论文部分内容阅读
阵列雷达大致经历机械扫描雷达、相控阵雷达和多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达等发展阶段,通过发射端和接收端的波束形成,扫描空间角度域中的目标。其广泛应用在军事中的预警、探测和火控等场景中,以及民事中的气象、遥感和载具防撞等场景中。其中的MIMO雷达具有角度-时间域波形分集特性,因而比相控阵雷达具有更多的处理自由度,能够获得更优良的目标检测、参数估计和抗干扰等方面的性能。一方面,为了在复杂电磁环境的角度域特定范围内探测目标信息,阵列雷达方向图合成是雷达发射端所需要实现的重要环节;其在MIMO雷达框架下实现依靠波形设计,即充分利用角度、时间、频率等参数域的自由度,合理设计发射波形的幅度和相位,以满足各种场景的目标探测需求。另一方面,阵列雷达接收端则需要合理利用目标先验信息,完成低功率目标的稳健探测,在合适准则下设计最优滤波权向量来获得优良的滤波性能。因此阵列雷达的发射端方向图合成与接收端稳健自适应处理研究,具有重要的工程应用价值和广阔的应用前景。本文针对不同场景需求下的阵列雷达发射方向图合成与接收自适应处理问题,研究的主要内容和取得的创新点列举如下:1.针对阵列雷达角度-时延域发射方向图合成问题,考虑发射信号波形的恒模约束,本文建立了非凸高维的约束优化模型,提出了一种基于交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multiplier,ADMM）的MIMO雷达发射波形设计算法。该算法给出非凸高维约束优化问题的迭代显式解,旨在联合优化发射方向图性能与波形自相关特性、互相关特性,既能在角度域特定范围内集中辐射能量以探测目标,又能避免强目标回波的距离旁瓣掩盖邻近距离单元的弱目标回波,以及减弱距离欺骗式干扰对真实目标探测的影响。仿真结果证明,所提出算法设计的波形能合成接近最优的方向图,且具有较低的自相关旁瓣电平、互相关电平。2.针对阵列雷达角度-频率域发射方向图合成问题,考虑发射信号波形的恒模约束、相似性约束,本文提出了一种基于主分量最小化（Minimization Majorization,MM）方法的MIMO雷达发射波形设计算法。该算法在每一步迭代中设计替代函数逼近上一步的代价函数,逐步逼近波形的最优解,旨在优化方向图合成性能与频谱兼容性能,既能在角度-频率域特定范围探测目标,又能避开通信设备的频段不影响通信传输性能。仿真结果证明,所提出算法设计的波形具有较好的频谱兼容性能。3.针对阵列雷达角度域收发联合方向图合成问题,考虑发射信号波形的恒模约束、相似性约束,本文提出了一种用于角度域方向图合成的MIMO雷达发射波形与接收滤波权向量联合稳健设计算法。该算法首先建立包含目标、干扰先验信息和不确定度的信干噪比（Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR）最大化的模型,再将该分式代价函数转化为二次函数,然后迭代求解,旨在优化MIMO雷达在存在信号相关干扰和不准确目标、干扰先验信息的情形下的方向图性能和稳健滤波性能,亦即在目标、干扰预估角度失配时,获得优良的输出SINR性能。仿真结果证明,所提出算法设计的波形和滤波权向量,具有较好的方向图合成性能、面对预估角度不准确时的稳健滤波性能。4.针对机载相控阵雷达角度-多普勒域接收滤波权向量设计问题,考虑强杂波掩盖弱目标、杂波展宽、干扰压制以及目标预估角度、多普勒不准确的情形,本文提出了一种基于交替投影的稳健空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing,STAP）算法,在角度-多普勒域特定范围重构杂波干扰噪声协方差阵和目标导向向量,再利用最小方差无失真响应（Minimum Variance Distortionless Response,MVDR）设计接收滤波权向量,旨在优化雷达接收端面临以上复杂情形时的信杂干噪比（Signal-to-Clutter-plus-Jamming-plus-Noise Ratio,SCJNR）性能。仿真结果证明,所提出算法设计的滤波权向量具有较好的SCJNR性能、面对预估参数不准确时的稳健滤波性能。5.针对突发脉冲和强杂波影响下的稳健子空间跟踪问题,本文提出了一种计算复杂度较小的基于递归加权最小二乘的平行估计与跟踪（Parallel Estimation and Tracking by Recursive Weighted Least Squares,PETRWLS）算法,在其中设计能抑制突发脉冲的权系数,先后从接收信号中估计出目标反射信号和目标子空间,旨在优化子空间估计误差性能,随后通过微分方程的动力学特性分析了算法的收敛性;此外,针对缺失中央处理器的分布式阵列需要跟踪远场目标子空间的问题,提出了基于平均共识（Average Consensus,AC）的PETRWLS算法,多节点数据通过节点间有限次通信,可以计算出总体的平均值,以此更新目标子空间的实时估计,能够以较小的通信代价,获得比单节点更好的子空间估计误差水平和角度分辨能力。仿真结果证明,所提出算法估计的子空间具有较好的估计误差性能、面对突发脉冲时的稳健性能。