[发明专利]一种杂波环境下稳健的认知雷达发射接收联合设计方法

说明书

该发明公开了一种杂波环境下稳健的认知雷达发射接收联合设计方法，属于信号处理领域，涉及一种杂波环境下稳健的认知雷达发射接收联合设计方法。本发明方法每步迭代中涉及一个MVDR求解问题和多个可用丁克尔巴赫(Dinkelbach)过程高效求解的一维分式规划问题。仿真证实了算法能在短时间内有效改善输出的SINR，实现了相对于SDP算法在效率和效果上的双重突破，从而提高系统的检测性能。

技术领域

本发明属于信号处理领域，涉及一种杂波环境下稳健的认知雷达发射接收联合设计方法。

背景技术

随着电子技术和雷达信号处理技术的发展，先进的雷达系统可利用基于先验知识的信号处理技术，通过先验知识自适应地改变自身的特性以获得更好的性能。在这样的背景下，加拿大学者Simon Haykin在2006年正式提出了认知雷达的概念，认知雷达(CongniveRadar,CR)应运而生。作为一种新兴的智能雷达，认知雷达系统采用了闭环结构，通过分析利用目标和环境信息来设计雷达的自适应波形，使其对目标的识别和检测性能得到提高。首先，系统利用发射端在下一次脉冲发射前的空闲时隙，由接收端对环境中的杂波、噪声信息进行采样，并对它们进行空间谱估计，得到相应杂波和噪声的分布特性。然后，发射端发射脉冲信号，其经目标和环境的反射后，回波中携带了大量环境信息，这些信息被认知雷达的接收机接收。最后，雷达处理机利用先验信息对目标和环境信息进行分离和分析，并提取更多有关目标和环境的信息作为下一次发射的先验信息，以此来设计下一次发射的波形。

基于认知框架获得的先验信息可以大大提高雷达的检测性能，而这些信息通常由系统估计得到，因而不可避免的存在估计误差，导致信息的不准确，恶化雷达检测性能，因此需要系统具有较强的稳健性以适应环境信息的不确定性。稳健的发射接收联合设计是常见的自适应稳健方法之一，通过将不确定信息的不确定度显式地表示在目标函数中，从而达到优化最坏情况下检测性能的目的。该联合优化问题没有解析解，只能通过迭代的方式逐渐逼近一个较好的次优解。M.Karbasi S等人在文献“Knowledgebased design ofspace-time transmit code and receive filter for a multiple-input-multiple-output radar in signal-dependent interference,IET Radar Sonar Navigation,vol.9no.8,pp.1124-1135,2015”中讨论了MIMO雷达稳健的慢时间发射码字和接收滤波器联合设计，其假设杂波多普勒信息估计不准确，且考虑能量约束以及相似性约束，构造代价函数为最坏情况下的信干噪比(SINR)并利用半正定松弛(SDP)以及随机化技术实现优化过程。该问题考虑能量约束，使得优化信号幅值在一个很大的动态范围内变化，但是实际应用中非线性放大器往往会限制其幅值的范围，且降低发射功率利用率。此外，该方法用cvx工具箱求解SDP问题和随机化方式时计算复杂度较高，运算时间较长，且优化结果随机性较大，从而大大限制了其实际应用场景。

发明内容

针对信号相关杂波环境下单基地认知雷达发射接收联合设计问题，本发明将参数不确定性融入优化模型，研究了改善单基地雷达最差检测性能稳健的发射接收联合设计优化问题。

本发明在恒模约束条件下，构建稳健设计优化模型，并提出一种序列迭代优化算法，其每步迭代中涉及一个MVDR求解问题和多个可用丁克尔巴赫(Dinkelbach)过程高效求解的一维分式规划问题。仿真证实了算法能在短时间内有效改善输出的SINR，实现了相对于SDP算法在效率和效果上的双重突破，从而更加有利于提高系统的检测性能。实现本发明的思路是，首先建立单基地雷达系统模型，推导目标函数并构造稳健设计优化问题，最后完成该优化问题的求解。

因而本发明的技术方案是：一种杂波环境下稳健的认知雷达发射接收联合设计方法，其包括如下步骤：

步骤1：建立单基地认知雷达系统模型；

步骤1.1：建立慢时间观测向量模型，