摘要：弹载雷达回波目标识别是导弹制导的关键环节,接收机通过提取回波中目标信息并将其反馈给自动驾驶系统以导引弹体飞向目标。针对复杂电磁环境中弹载雷达回波掺杂杂波和干扰导致回波中目标信息难以提取,造成导弹制导性能降低的问题,基于发射波形设计提出了一种噪声、杂波和干扰影响下的弹载雷达回波目标识别优化方法,通过拉格朗日乘子法设计最大化互信息量时的最优发射波形表达式,利用泰勒级数将表达式化简为杂波和干扰因式的形式,同时实现信息数据快速处理。实验结果表明,波形优化算法能够针对目标频率响应、杂波和干扰的相对强度合理分配发射信号的频域能量,以补偿干扰、杂波影响带来的互信息量损耗,并缩短信息处理时间。

摘要：弹载雷达发射波形设计在导弹制导系统中有着重要作用。为解决复杂电磁环境下,弹载雷达受到噪声、杂波和干扰影响导致目标探测性能降低的问题,基于互信息量(mutual information,MI)准则提出了一种新的同时存在噪声、杂波和电子干扰影响时的发射波形优化算法,通过拉格朗日乘子法得到最大化目标响应与雷达回波间互信息量的最优波形表达式,并利用一阶泰勒级数近似简化该表达式。仿真实验对比了不同杂波和压制干扰、不同发射能量约束下优化前后所获互信息量;结果表明,当平均功率限制为100 W时,相比于原始波形,采用优化信号情况下所获互信息量翻倍。优化发射波形能够通过优化信号的频域能量分布,主动避开干扰和杂波影响大的频率,使接收回波包含更多目标信息。

摘要：针对杂波、噪声和干扰环境中弹载雷达扩展目标检测识别问题,结合认知理论,在频域基于最小均方误差(minimum mean-square error,MMSE)准则提出一种新的雷达发射波形优化算法,用以抑制杂波和对抗干扰。建立雷达信号时频模型,通过目标参数贝叶斯估计构造以均方误差为代价的功率受限目标函数,利用拉格朗日乘子法得出最小代价发射信号频域能量最优波形表达式。仿真结果表明,算法能够针对目标频率响应和杂波、干扰的相对强度合理分配发射信号的频域能量,提高目标估计精确度,优化雷达检测识别性能;仿真条件下,最小均方误差准则优化波形目标识别性能优于互信息量准则。

摘要：认知多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达将认知技术与MIMO技术相结合,具备动态环境信息感知和自适应调节能力,受到雷达界的广泛关注。相比于传统雷达,认知MIMO雷达性能更优、适应性更强,是雷达迈向智能化发展的趋势,而发射波形的优化设计是实现雷达认知的关键,因而成为近年来学者研究的重点。首先介绍了认知MIMO雷达基本概念,分析了波形设计现状,然后在波形设计步骤的基础上,重点从优化准则和优化方法两方面总结了现有研究成果及特点,最后讨论了未来研究方向和需要解决的问题。

摘要：针对杂波背景多输入多输出(MIMO)雷达与目标博弈问题,从最小均方误差(MMSE)估计角度提出两种可行的雷达波形设计优化策略,结合两步注水算法得到不同策略下的博弈方案。基于Stackelberg均衡模型,博弈方案用注水法分配目标干扰功率,用通用注水法分配雷达信号功率。仿真比较了杂波背景两种优化策略下雷达先行的博弈方案,结果表明优化策略2得到的MMSE值更小,证明了优化策略2的有效性;但雷达信号和目标干扰总功率均较小时,优化策略2反而不如优化策略1,对雷达正确选择优化策略以赢得与目标的博弈有一定借鉴意义。

摘要：现代战场电磁环境日趋复杂,末端主动制导阶段弹载雷达常受到噪声、杂波和干扰影响从而导致弹载雷达的目标检测、识别及跟踪性能下降。现有弹载雷达波形较为固定,没有根据战场环境改变自身参数的能力,严重制约导弹制导精度。针对电子战环境中的弹载雷达波型设计问题,在分析影响弹载雷达性能因素基础上,分析了弹载雷达常用信号,给出了三种干扰条件下弹载雷达波形设计方法。最后探讨了目前弹载雷达波形设计存在的问题及今后的研究方向。

摘要：电子战环境中,被探测目标具有释放干扰躲避雷达探测的能力。弹载雷达不仅要在杂波环境中优化发射信号以提高波形抑制杂波的能力,同时还应考虑雷达与目标相互间的博弈。本文建立弹载雷达与拥有干扰能力的目标间对抗时的信号模型,基于最小均方误差准则二次分配雷达发射波形能量,优化设计雷达发射波形,初步解决了杂波背景中弹载雷达受到目标施放干扰而导致的雷达探测性能降低的问题。仿真结果表明,二次优化对噪声、杂波和干扰影响的抑制效果为单次优化的3倍。