[发明专利]一种连续相位的MIMO雷达最优波形设计方法

摘要

本发明提供了一种连续相位的MIMO雷达最优波形设计方法，考虑与目标信号无关的杂波和高斯白噪声同时存在的场景，以最大化接收机输出SINR为设计准则，并施加恒模及相似度约束，得到一个复杂度为NP‑Hard的优化问题，本方法首先通过分割可行域创建优化问题的子问题集；然后设计优化问题的上下界，并为了克服上下界中目标函数关于自变量的非线性，采用逐步迭代并固定目标函数的策略确定上下界；再从子问题集中筛选出符合上下界要求的子问题，进而迭代求解子问题的上下界，直到上下界收敛为止，从而获得原优化问题的最优解；与现有SQR算法所获得的次优波形比较，通过本方法所获得的最优波形具有更佳的SINR性能。

主权项

1.一种连续相位的MIMO雷达最优波形设计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在恒模约束和相似度约束的条件下，以接收端输出信号SINR的表达式x^HΦ(x)x为目标函数，构造最大化SINR的连续波形优化问题；步骤2、对所述优化问题可行域进行分割，从而获得该优化问题的子优化问题集；分割法则为：将N_TN维的可行域沿某一维空间上的圆弧arc(l_k,u_k)平均分割，保持其他维度的圆弧arc(l_i,u_i),i≠k不变，其中被分割的圆弧满足：步骤3、利用所述子优化问题集得到所述优化问题的可行解集，将每个子优化问题的可行域圆弧arc(l_k,u_k)松弛为该圆弧及其对应弦长所围成的圆缺，进而得到所述优化问题的松弛解集；利用松弛解集和可行解集中的最大值分别得到所述优化问题的上界和下界；步骤4、将子优化问题再次分割得到孩子优化问题，并得到对应的松弛解和可行解，若某一孩子优化问题的松弛解大于所述优化问题的下界，则保留该孩子优化问题到新的子优化问题集中，否则剔除该孩子优化问题，基于新的子优化问题集更新所述优化问题的上下界；步骤5、循环执行步骤4的操作，当所述优化问题的上界和下界的差值收敛到0，该上界或下界对应的解即为所述优化问题的最优解，即获得最优波形