摘要：旁瓣杂波抑制一直是雷达目标检测的一个重要问题,针对这个问题,该文提出一种基于先验信息的MIMO雷达发射方向图设计方法。该方法以距离维感兴趣区域的正交波形回波的相关矩阵为先验信息,以最大化回波中的信杂噪比为准则,建立对发射信号相关矩阵的优化代价函数,并采用半正定规划求解;再利用共轭梯度法对恒模发射波形进行优化。仿真结果表明,在空域非均匀杂波背景下,优化后的波形可以有效地提高回波信杂噪比。

摘要：在非均匀杂波背景下,针对旁瓣杂波抑制问题,该文提出一种基于先验信息的机载多输入多输出(MIMO)雷达发射方向图设计方法。该方法利用目标和杂波在空域和多普勒域的2维先验信息,以最大化雷达空时匹配滤波后的输出信杂噪比(SCNR)为准则,建立关于发射信号相关矩阵的优化代价函数,并采用半正定规划(SDP)方法进行求解。仿真表明,在非均匀杂波背景下,采用该文方法优化设计的发射方向图可有效提高空时2维匹配滤波后的输出信杂噪比。

摘要：在多目标多任务情况下,通常要求雷达具有多种工作模式,以实现搜索、跟踪等不同功能。传统雷达在某一时刻只能实现一种功能,工作模式不够灵活,很难高效利用系统资源。针对此问题,该文提出一种MIMO雷达多模式波形设计方法,该方法以方向图逼近、期望方向的信号功率谱或频谱逼近等为准则,在恒模约束下建立关于波形矩阵的多目标优化模型,并采用共轭梯度方法进行优化求解。仿真结果表明,所设计波形在空域上具有多波束方向图,波束指向上的信号具有多种工作模式的特性,可以同时实现搜索、跟踪等功能。

摘要：MIMO雷达波形设计通常需要联合考虑空域时域特性,然而,在单脉冲发射波形设计中,在保证期望空域特性的情况下,往往存在时域旁瓣较高的问题。针对这个问题,该文提出一种基于脉冲串编码的时域旁瓣抑制方法。该方法采用空域发射方向图设计与时域波形设计分离的方式,通过对脉冲串的各子脉冲初相编码进行优化,可以在保证空域发射方向图不变的情况下,进一步抑制时域旁瓣。仿真结果表明,该方法可以有效地降低各多普勒通道的距离旁瓣。

摘要：低旁瓣MIMO雷达发射方向图可以在保证主瓣发射能量的前提下,抑制旁瓣杂波和虚假目标能量,从而达到提升回波信噪比的目的。该文提出一种低旁瓣MIMO雷达发射方向图设计方法,通过对已有发射信号协方差矩阵的非对角线元素进行修正来实现低旁瓣方向图的优化设计。首先,利用方向图匹配设计方法得到具有期望主瓣形状的发射方向图,并以其作为初始值;其次,以最小化峰值旁瓣或积分旁瓣为目标函数,在约束修正后的信号协方差矩阵为半正定矩阵的前提下,利用修正矩阵的Frobenius范数为量度约束主瓣形状失真程度。上述两个优化问题都是凸优化问题,可以求得全局最优解。仿真结果表明,该方法可以得到具有期望主瓣形状和低旁瓣特性的方向图。

摘要：针对现有MIMO雷达发射方向图设计方法无法直接推广到平面阵MIMO雷达的问题,在平面阵方向图可以由水平和垂直方向的线阵方向图合成的思想基础上,该文提出一种应用基波束和概率选择方法设计平面阵MIMO雷达发射方向图的方法。该方法首先将期望方向图沿方位角累加,形成1维俯仰角方向图,建立垂直方向线阵的俯仰角基波束集合和该集合元素的概率选择优化模型;其次针对每个俯仰角对应的1维方位角期望方向图,建立水平方向线阵的方位角基波束集合和该集合元素的概率选择优化模型;最后合成2维基波束集合和集合中元素的选择概率,并求得平面阵MIMO雷达的发射方向图和发射信号。该方法中的优化问题都是凸问题,可以求得全局最优解。

摘要：自然场景3维影像重构是层析合成孔径雷达(Tomo SAR)的重要应用。传统方法在沿高程维进行层析处理时,均通过对等距线阵模型进行加权的方式,以主瓣展宽为代价来抑制方向图旁瓣水平。针对该问题,该文建立一种基于非等距线阵的峰值旁瓣比极小极大优化模型,即在约束主瓣宽度一定的情况下,通过阵元位置的优化配置来获取观测场景视角范围内任意指向的最优旁瓣水平;提出一种目标函数离散栅格化方法,进而采用序列二次规划(SQP)方法并结合差分进化算法特有的全局记忆能力,以获取最优阵元配置方案。对Pol SARpro全极化层析SAR仿真数据的处理结果表明该方法能够有效地应用于自然场景的3维影像重构。

摘要：针对扩展目标识别中距离敏感性的波形优化问题,在通用注水法的基础上提出了基于特征提取的波形优化设计方法,简称为特征互信息方法.该方法通过最大化识别特征与目标特性之间的互信息以达到增加各类目标可分性的目的.仿真结果表明,相对于线性调频信号和注水法优化信号,特征互信息方法优化信号可以得到更大的互信息,并能较好地提高目标的识别性能.

摘要：将注水法改进成一种适用于杂波背景下的通用注水法,通过最大化目标回波与扩展目标特性之间的互信息降低目标特性的不确定性.然后把这种思想应用于目标识别波形优化问题,从而增加各类目标的可分性.仿真结果证明,相对于线性调频信号和注水信号,该方法优化波形可以得到更大的互信息,并能将目标识别率提高3%左右,在信杂噪比较低的时候提高更加明显.