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基于凸优化方法的认知雷达低峰均比波形设计

本站小编 Free考研考试/2022-01-03

郝天铎1,,,
崔琛1,,
龚阳1,
孙从易2,
①.国防科技大学电子对抗学院 ??合肥 ??230037
②.96630部队 ??北京 ??102206
基金项目:国家部委基金

详细信息
作者简介:郝天铎(1989–),男,内蒙古呼和浩特人,国防科技大学电子对抗学院博士生,主要研究方向为认知雷达信号处理和最优化理论。E-mail: haotianduo0423@126.com
崔琛:崔 琛(1962–),男,河北易县人,国防科技大学电子对抗学院教授,博士生导师,主要研究方向为雷达信号处理及雷达对抗技术。E-mail: kycuichen@163.com
龚阳:龚 阳(1992–),男,湖北随州人,国防科技大学电子对抗学院博士生,主要研究方向为雷达信号处理。E-mail: 13156527915@163.com
孙从易(1992–),男,山东青岛人,国防科技大学电子对抗学院硕士生,现就职于96630部队,主要研究方向为MIMO雷达信号处理。E-mail: 1337325128@163.com
通讯作者:郝天铎 ?haotianduo0423@126.com

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出版历程

收稿日期:2018-01-02
修回日期:2018-04-23

Waveform Design for Cognitive Radar Under Low PAR Constraints by Convex Optimization

Hao Tianduo1,,,
Cui Chen1,,
Gong Yang1,
Sun Congyi2,
①. Institute of Electronic Countermeasure, National University of Defense Technology, Hefei 230037, China
②. Unit 96630, Beijing 102206, China
Funds:The National Ministries Foundation


摘要
摘要:为了提高雷达发射波形的检测性能,同时使发射机发挥其最大效能,以发射波形的低峰均比(PAR)为约束条件,该文提出了一种信号相关杂波背景下的认知雷达发射波形和接收机滤波器联合优化方法。首先,面向距离扩展目标检测问题,构建关于雷达输出信干噪比(SINR)的优化模型;然后将该模型转化为Rayleigh商形式,给出了接收机权值的解析表达式;在此基础上,通过半正定松弛,将关于发射波形半正定矩阵的非凸问题转化为凸问题,求得发射波形的最优矩阵解;最后,将秩1近似法和最近邻方法相结合,从最优矩阵解中提取出发射波形的最优向量解。该方法在给定PAR取值范围内可使波形的输出SINR达到最大,PAR=2时波形的SINR值与能量约束下优化波形的SINR值相同,并且比PAR=1时所得波形高出约0.5 dB。仿真结果验证了所提方法的有效性。
关键词:认知雷达/
波形设计/
峰均比(PAR)/
凸优化/
半正定松弛(SDR)
Abstract:To improve the detection performance of the radar transmit waveform while enabling the transmitter to perform at its maximal efficiency, a joint design method is proposed for the transmit and receive filter in the presence of signal-dependent clutter with a Peak-to-Average-power Ratio (PAR) constraint of the transmit waveform. First, an optimized model of the radar’s output Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio (SINR) for range-extended target detection is established. Second, the analytic expression of the receiver is obtained by converting the optimization problem into the Rayleigh quotient model. The optimal matrix solution is then obtained by transforming the non-convex problem into a convex problem via the semi-definite matrix of the waveform. Finally, the optimal vector solution of the waveform is extracted from the optimal matrix solution by combining the rank-one approximation method combined with the nearest neighbor method. An optimal waveform with a maximal output SINR for a given PAR range is obtained using the proposed method. The SINR value of the waveform when PAR = 2 is the same as the SINR value of the optimized waveform under the energy constraint and is about 0.5 dB higher than the waveform when PAR = 1. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Key words:Cognitive radar/
Waveform design/
Peak-to-Average power Ratio (PAR)/
Convex optimization/
Semi-Definite Relaxation (SDR)



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