[发明专利]一种基于凸松弛的MIMO雷达波形生成方法

说明书

本发明公开了一种基于凸松弛的MIMO雷达波形生成方法，涉及雷达技术领域，解决了MIMO雷达的恒模约束限制SINR性能的问题。本发明包括对共置MIMO雷达，发射端的发射波形进行优化，在优化的目标函数中的干扰项和噪声项单独添加惩罚因子，惩罚因子用于在方向图上加深凹口，同时对每个雷达快拍处波形的总能量进行最大化优化处理，还包括对波形的恒模约束进行松弛处理。本发明可在方向图上获得更深的凹口，显著提升雷达的MFL的性能，在SNR较低的条件下，可以获得更高的信干噪比。

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，具体涉及一种基于凸松弛的MIMO雷达波形生成方法。

背景技术

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达由于其目标探测和参数估计性能上的优越性在近年来已经吸引了广泛关注。其中，天线密布型的MIMO雷达通过在其各个天线上发射不同的波形，为发射方向图设计提供了更多的灵活性，并有效地提高了信干噪比。因此，对于MIMO雷达而言，波形设计就成了一个极其重要的话题，并且吸引了广泛的关注。

最近，基于最大化SINR(信干噪比)的波形设计成为了一个研究热点，其方法主要有两类：

第一类是联合优化发射端的波形和接收端滤波器权向量。如文献《G.Cui,H.Li,and M.Rangaswamy,MIMO radar waveform design with constant modulus andsimilarity constraints,IEEE Trans.Signal Process.,vol.62,no.2,pp.343-353,Jan.2014.》所提的SDP(semidefinite programming，半定规划)-随机优化方法和文献《O.Aldayel,V.Monga and M.Rangaswamy,Successive QCQP Refinement for MIMO RadarWaveform Design Under Practical Constraints,IEEE Trans.Signal Process.,vol.64,no.14,pp.3760-3774,July 2016.》所提的SQR(successive quadraticallyconstrained quadratic programing refinement，连续二次规划迭代)方法。

第二类波形设计方法是只优化发射波形。其中较为典型的是文献《G.Cui,X.Yu,G.Foglia,Y.Huang,and J.Li,Quadratic optimization with similarity constraintfor unimodular sequence synthesis,IEEE Trans.Signal Process.,vol.65,no.18,pp.4756-4769,Sep.2017.》所提的IA-CPC(iterative algorithm for continuous phasecase，连续相位迭代算法)方法和文献《X.Yu,G.Cui,L.Kong,J.Li and G.Gui,ConstrainedWaveform Design for Colocated MIMO Radar With Uncertain Steering Matrices,IEEE Trans.Aerosp.Electron.Syst.,vol.55,no.1,pp.356-370,Feb.2019.》(以下简称文献1)所提的Dinkel-CD(Dinkelbachs coordinate decent，dinkel-下降算法)方法。本发明中所研究的波形设计方法属于第二类。