基于极大化极小的机载MIMO雷达目标稳健检测联合设计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113960582A(43)申请公布日2022.01.21(21)申请号202111122783.7(22)申请日2021.09.24(71)申请人中国人民解放军国防科技大学地址230037安徽省合肥市蜀山区黄山路460号014#(72)发明人李志汇周青松李小波李磊牛朝阳冯晓星韩微王伟(74)专利代理机构西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙)61239代理人梁宝龙(51)Int.Cl.G01S13/50(2006.01)权利要求书5页说明书11页附图2页(54)发明名称基于极大化极小的机载MIMO雷达目标稳健检测联合设计方法(57)摘要本发明公开了基于极大化极小的机载MIMO雷达目标稳健检测联合设计方法，包括Step1.建立机载MIMO雷达波形相关信号模型；Step2.在机载MIMO雷达波形相关信号模型的基础上，建立基于极大化极小的机载MIMO雷达稳健联合设计问题模型；Step3.针对基于极大化极小的机载MIMO雷达稳健联合设计问题模型，设计机载MIMO雷达发射波形和接收滤波器组稳健联合优化方法；本方法通过在目标可能出现的区域设计一组滤波器，并以收滤波器组输出端的最坏信干噪比作为优化准则，同时考虑波形的能量约束和峰均比约束，提出了一种基于MM技术的计算高效的迭代算法，具有能够抵抗目标先验信息的不确定性，而且计算量低的特点。CN113960582ACN113960582A权利要求书1/5页1.基于极大化极小的机载MIMO雷达目标稳健检测联合设计方法，其特征在于：包括Step1.建立机载MIMO雷达波形相关信号模型；Step2.在机载MIMO雷达波形相关信号模型的基础上，建立基于极大化极小的机载MIMO雷达稳健联合设计问题模型；Step3.针对基于极大化极小的机载MIMO雷达稳健联合设计问题模型，设计机载MIMO雷达发射波形和接收滤波器组稳健联合优化方法。2.根据权利要求1所述的基于极大化极小的机载MIMO雷达目标稳健检测联合设计方法，其特征在于：步骤Step1所述的机载MIMO雷达波形相关信号模型的建立过程包括Step101.考虑正侧视机载MIMO雷达，设发射阵元个数为NT，接收阵元个数为NR，发射阵列和接收阵列均为均匀线性阵列，阵元间距均为λ/2，λ为雷达工作波长，每个发射阵元在一个相干处理间隔内发射K个脉冲，脉冲重复频率为fr；Step102.令表示第nt个天线的第l个发射码，其中nt＝1,2,…,NT,l＝1,2,…,L，L是一个脉冲的码长；Step103.令表示发射波形矩阵，其中NT表示个天线的第l个码；Step104.则接收到的包含目标、信号相关杂波以及噪声的回波信号可以表示为：其中，在式(1)中，分别表示αt、ft和θt分别是目标的复幅度、归一化多普勒频率和波达角，αc,p,k、fc,p,k和θc,p,k分别是第k个杂波块的复幅度、归一化多普勒频率和波达角，u(ft)、a(θt)和b(θt)分别表示时域导向矢量、发射空域导向矢量和接收空域导向矢量，表示Kronecker积，为移位矩阵，s＝vec(S)，是协方差矩阵为的噪声向量，是噪声功率。3.根据权利要求1所述的基于极大化极小的机载MIMO雷达目标稳健检测联合设计方法，其特征在于：步骤Step2所述的基于极大化极小的机载MIMO雷达稳健联合设计问题模型的建立过程包括Step201.设目标的归一化多普勒频率和空间角度在是已知的，并且它们位于一定的范围内，即Ψ＝[ftmin,ftmax]和Ω＝[θtmin,θtmax]；Step202.然后将Ψ和Ω分别离散成I和J网格点，得到离散的角度‑归一化多普勒频率对Step203.此外，使用一组LMNR×1的滤波器处理接收信号y，并将每个接收滤波器调谐到特定的角度‑归一化多普勒频率对上Step204.因此，第(n1,n2)分支的输出SINR为：2CN113960582A权利要求书2/5页其中，在式(2)中，在式(3)中，和Step205.设已知杂波的先验知识已知，因此，取在所有可能的归一化多普勒频率和角度上最大化最坏情况下的输出SINR，来解决目标参数的不确定性，在这种情况下，最坏情况下的输出SINR就是稳健联合设计的优化目标，即Step206.在实际雷达系统中，为防止放大器的过载，对波形施加能量约束sHs＝1和峰均比约束，即其中，在式(5)中，表示控制PAPR水平的参数，它的取值范围为Step207.考虑波形的能量和PAPR约束，对PAPR约束进行转化，基于极大化极小的机载MIMO雷达发射波形和接收滤波器组的稳健联合设计问题可以表示为：其中在式(6)中，4.根据权利要求1所述的基于极大化极小的机载MIMO雷达目标稳健检测联合设计方法，其特征在于：步