[发明专利]基于黎曼置信域优化的MIMO雷达波形生成方法

说明书

本发明围绕MIMO雷达探测性能提升的需求，针对MIMO雷达的波形优化技术进行了研究，研制了具有优于国内外已有方法的MIMO雷达波形优化技术，特别公开了基于黎曼置信域优化的MIMO雷达波形生成方法，解决了恒模约束在波形设计中的限制问题。本发明可以比现有方法在MIMO雷达接收端获得更高的信干噪比。

技术领域

本发明涉及雷达技术领域。

背景技术

近年来，MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达以其较高的目标探测和跟踪能力，吸引了较为广泛的关注。要提升MIMO雷达的探测能力，就需要对其发射波形进行一定的优化设计。

目前，围绕MIMO雷达波形优化的主要目标为四大类：最大化SINR，正交波形设计，方向图匹配，最大化互信息。其中，通过最大化SINR，可以有效抑制MIMO雷达接收端的收到的干扰信号。MIMO雷达的接收端类型的问题主要分为两类。一类是先合成波形协方差矩阵，再生成波形，如文献《Constant envelope waveform design to increase rangeresolution and SINR in correlated MIMO radar》(Bolhasani M,Mehrshahi E,Ghorashi S A,et al.,[J].Signal Processing 2019,163:59-65)。另一类是直接生成波形，如文献《Spectrally Compatible Waveform Design for MIMO Radar in thePresence of Multiple Targets》(Z.Cheng,B.Liao,Z.He,Y.Li and J.Li,IEEETransactions on Signal Processing,vol.66,no.13,pp.3543-3555,1 July1,2018.)。相对于前一类，后一类可以减少从波形协方差矩阵中生成波形的性能损失。在该领域的相关研究中，《Mimo radar waveform design with constant modulus and similarityconstraints》(G.Cui,H.Li,M.Rangaswamy,IEEE Transactions on Signal Processing62(2)(2014)343-353.)利用秩一分解与半定规划相结合的算法解决了恒模约束下的高维非凸问题，但是该方法的计算复杂度很高。文献《Transmit Waveform/Receive FilterDesign for MIMO Radar With Multiple Waveform Constraints》(L.Wu,P.Babu andD.P.Palomar,IEEE Transactions on Signal Processing,vol.66,no.6,pp.1526-1540,15March15,2018)(以下简称文献1)提出了一种基于Majorize-Minimize(最大最小化)方法的MIA(Majorize iterative algorithm)算法，提高了运算速度，但是其生成波形的干扰抑制能力一般。文献《Constrained waveform design for colocated mimo radar withuncertain steering matrices》(X.Yu,G.Cui,L.Kong,J.Li,G.Gui,IEEE Transactionson Aerospace and Electronic Systems 55(1)(2019)356-370.)(以下简称文献2)提出了一种Dinkel-CD(Dinkelbachs coordinate decent，dinkel-下降算法)方法，不仅加快了计算效率，也提高了运算精度。然而，其性能在SNR(signal-to-noise ratio，信噪比)较低的时候会显著下降。综上，目前已有的算法在计算效率、干扰抑制效能以及适用场景上无法兼顾。另一方面，由于MIMO雷达波形优化问题多为恒模约束，是典型的高维非凸问题，而现有方法的算法优化性能多直接围绕该恒模问题上进行解决，也损失了一部分性能。

发明内容