[发明专利]基于先验知识的静止杂波环境动目标检测的波形优化方法

说明书

本发明提供一种基于先验知识的静止杂波环境动目标检测的波形优化方法，能够利用先验知识，获取目标响应、杂波响应的先验信息，确定运动目标回波信号模型，根据奈曼‑皮尔逊准则，对发射波形频域进行设计，使得面向运动目标的基于检测率的波形最优，分析不同噪声类型，根据噪声设计最优发射波形能量谱ESD，再使其反变换至时域，用于下一个脉冲发射。这样一来在同等虚警概率情况下，面向此运动目标的检测概率达到最大。

技术领域

本发明涉及雷达波形设计领域，具体涉及一种基于先验知识的面向复杂环境动目标检测的波形优化技术

背景技术

传统的运动目标检测雷达其原理是利用动目标回波的多普勒频移来区分动目标和固定目标。现在绝大部分动目标检测雷达用来检测运动目标的发射信号都是固定形式的，如线性调频信号、相位编码信号等，其波形时域或频域并不以检测目标特性、杂波特性的不同而进行改变，仅仅是分析固定信号照射到场景后的回波信号的相位变化。

专利号CN201610578611.3(一种用于雷达波形设计优化的方法)提供了一种具有较好的图钉型模糊函数、低截获率、较好的抗干扰性能的波形设计优化方法。该方法未讨论目标具有运动特性的情况下如何设计良好的波形。

专利号CN201510346063.7(一种多输入多输出雷达波形设计方法)提供了一种具有更低的相关旁瓣和谱抑制深度的、效率高、耗时少、鲁棒性高的波形设计方法。其方法可使MIMO雷达具有更好的检测性能，但是同样，其未讨论目标为运动情况下发射波形如何设计。

专利号CN201610280180.2(非确知目标先验知识条件下MIMO雷达稳健波形设计)涉及非确知目标先验知识条件下MIMO雷达稳健波形优化的设计，可显著改善最差条件下参数估计性能，具有较好的稳健性。其未讨论目标为运动情况下MIMO雷达发射波形如何设计。

Guerci,Joseph R.等人的文章CoFAR：认知全自适应雷达(CoFAR:Cognitivefully adaptive radar)Radar Conference,2014IEEE.IEEE,2014中，认为认知雷达的核心问题在于如何充分地利用先验和反馈的信息，并以迭代的方式获得其最优波形。Aubry,A.等人的文章“在异常拥挤的环境中通过非凸二次优化设计的雷达波型(Radar waveformdesign in a spectrally crowded environment via nonconvex quadraticoptimization)”Aerospace and Electronic Systems,IEEE Transactions on 50.2(2014):1138-1152中以合成的最优波形设计方法来保证在授权的频段内频谱兼容。Majumder,Uttam K.等人提出的文章“一个新颖的方法设计传递和接收都是正交的多样雷达波型(A novel approach for designing diversity radar waveforms that areorthogonal on both transmit and receive)”Radar Conference(RADAR),2013IEEE.IEEE,2013中提出了一种对于MIMO雷达收发正交的波形设计方法，公绪华提出的文章“杂波环境下面向扩展目标检测的自适应波形设计方法”清华大学学报:自然科学版51.11(2011):1742-1746中提出了一种杂波环境下面向扩展目标检测的自适应波形设计方法。这些文章从不同角度、不同目的对雷达波形进行设计，但其都未涉及到对于运动目标探测的波形设计。

目前基本上所有基于先验信息的针对波形时域、频域进行设计的问题都是面向场景中静止目标进行的，以实现地表勘测、军事设施监视等功能。当检测目标是运动目标时，其回波会和静止目标回波在相位上表现出不一样的特征，而我们希望利用这些特征来进行面向特定速度运动目标的波形设计。这种基于先验信息的面向复杂环境动目标检测的波形设计还未被真正研究过。在此我们拓宽了波形设计的应用。

发明内容