依赖信号噪声场景下MIMO雷达稳健波形设计

考虑依赖信号噪声场景下MIMO雷达的稳健波形优化问题。根据最小最大方法,基于克拉美-罗界描述了改善MIMO雷达最差情况参数估计性能的稳健波形优化问题。为求解所得NP问题,提出一种新的基于对角加载(DL)的迭代方法。此方法利用哈达玛不等式将内层优化分解为若干子问题,以降低运算复杂度从而利于工程应用,基于DL方法将子问题转化为凸问题,外层优化也可转化为凸问题,因而可获得高效求解从而便于硬件实现。初始问题最优解可通过对迭代算法得到的解进行最小二乘拟合得到。数值仿真验证了所提方法的有效性。     

多输入多输出雷达恒模稳健波形联合优化算法

针对目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确导致的多输入多输出雷达检测性能下降的问题,提出恒模稳健波形与接收机滤波器联合优化算法。将目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确时的优化问题建模为一个极大极小化问题。运用迭代优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤:将波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值矢量;利用半正定松弛技术对权值固定时的波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。对所提算法的收敛性进行了证明,仿真结果表明所提算法有效。     

干扰条件下基于空频域二次优化的MIMO雷达波形设计方法

针对干扰条件下多输入多输出雷达发射方向图优化问题,提出一种基于空频域二次优化的多输入多输出雷达波形设计方法。该方法将空域上方向图优化问题转化为关于空时发射序列协方差矩阵的优化问题,利用多输入多输出雷达发射方向图仅与阵元之间波形相关性有关的特性,进一步降低空域波形设计复杂度,并通过p阶导数约束展宽零陷;针对优化得到的协方差矩阵,利用随机向量法通过最小二乘准则逼近最优发射方向图来合成具体恒包络波形;在基于空域优化得到的发射波形基础上,根据改变不同时刻信号序列的初始相位雷达发射方向图不变的特性,通过拟功率方法优化相位变化矩阵,实现雷达波形在频域上的二次优化以抑制频域上的干扰。仿真实验证明了所提方法在方向图匹配和干扰抑制方面的有效性。     

发射波束域MIMO-STAP雷达发射接收联合设计方法

研究了信号相关杂波背景下机载多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题,建立了机载MIMO雷达发射波束域空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)信号模型。为了提升杂波环境下目标的检测性能,通过最大化输出信干噪比构建了发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题;然后,设计了一种新的基于优化最小化(majorization-minimization,MM)框架的迭代优化算法来解决联合设计问题。该算法通过合理寻找目标函数的下界可以有效提升算法的收敛速度并降低算法的运行时间。此外,与传统的相控阵雷达和MIMO雷达相比,优化后的发射波束形成和接收滤波器可以显著提升输出信干噪比,仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于松弛序列凸优化的轮式机器人协同轨迹规划

针对威胁环境下的多智能体协同轨迹规划问题,以轮式机器人为对象,研究了基于序列凸优化方法的协同轨迹规划方法。首先通过对轮式机器人模型的分析,给出单独轮式机器人实际物理约束,同时以状态量、控制量加权为性能指标,考虑运动学方程、避障避碰约束、个体物理性能约束、终端约束,建立多轮式机器人协同轨迹规划问题;其次,对运动学方程、避障避碰约束进行凸化,证明了满足凸化后的避障避碰约束的解也满足原始避障避碰约束,并进行了几何直观解释;然后,将凸优化子问题进行离散化与松弛化,采用序列凸优化架构进行问题求解;最后,通过数值仿真,对比了松弛序列凸优化方法与现有非线性优化求解器的求解效率。结果表明,松弛序列凸优化方法在尽可能保证最优性的同时大大缩短了计算时间,具有一定工程意义。     

认知雷达网联合传感器选择和功率分配

合理分配雷达有限的传感器资源,充分发挥传感器的认知能力可提高跟踪性能。提出了一种基于后验克-拉美罗下界(PCRLB)的多雷达系统联合传感器选择和功率分配方法。推导多雷达系统单目标跟踪下的PCRLB,该指标不依赖于具体的滤波算法,且多目标跟踪下的PCRLB的计算相互独立。以PCRLB的迹为代价函数,构建基于PCRLB的联合传感器选择和功率分配模型。对于构建的非凸优化问题,设计了基于凸松弛的循环最小化算法,优化求解最佳的传感器组合方式和功率分配方案。最后,仿真结果显示,所提的算法和策略具有较好的跟踪性能。     

基于半定规划的无源跟踪最佳传感器选择

在多站测向定位系统中,观测站与目标的几何位置影响目标定位跟踪精度。以目标估计的克-劳美罗下界(CRLB)行列式最大值为优化指标,在考虑传感器自身的探测能力等实际约束的前提下,建立了无源协同跟踪下最佳传感器选择优化模型。提出了一种基于半定规划(SDP)算法将上述组合优化问题转换为凸优化问题,进行优化求解。仿真结果验证了算法的有效性,与松弛算法和随机选择算法相比,基于SDP的传感器选择可以进一步提高无源协同跟踪的精度。     

信号相关杂波环境中的认知雷达稳健检测波形设计

研究了认知雷达回波先验信息不充分的情况下,信号相关杂波环境中的认知雷达稳健检测波形设计问题,提出了一种基于NP准则和交替投影法的波形优化算法。在该算法中,根据所推导出的检测概率与发射波形、接收机滤波器之间关系的闭式表达式,通过联合优化发射波形和接收机滤波器,达到提高接收机的检测概率和降低信号相关杂波负面影响的目的。分析仿真结果可知:稳健波形可以提升波形检测系统的动态适应能力,且稳健波形的检测性能优于传统的高斯包络波形和恒包络LFM波形;系统输出的稳健波形显示该系统发射端具有很好的稳健性而接收端则有很好的收敛性。     

基于最坏情况下的稳健波束形成自适应方向图副瓣控制方法

针对最坏情况下性能优化的稳健自适应波束形成,提出一种自适应方向图的副瓣控制方法。该方法通过在副瓣任意区域设置多个二次不等式约束,对副瓣增益进行控制,从而可将方向图副瓣电平严格控制在期望值以下。该方法的优化模型可转化为凸二阶锥规划问题,利用内点法可有效求解实现。计算机仿真结果表明存在波束指向误差情况下,该方法既能获得指定的较低副瓣电平,又不带来干扰抑制性能的损失。     

基于二阶锥规划的MIMO雷达任意形状旁瓣波束设计

针对MIMO雷达非均匀布阵引起的高旁瓣问题,提出一种基于二阶锥规划的任意形状旁瓣设计算法.算法通过在旁瓣区域附加多个二次不等式约束,从而有效抑制干扰、保持期望方向天线增益的同时,获得了期望的、可以任意控制的旁瓣波束响应.通过将优化模型转化为凸二阶锥规划问题,利用内点法可以得到有效求解.仿真试验表明:算法能够获得任意形状期望旁瓣波束设计的同时,有效提高了波束形成器的输出信干燥比.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.     

盲信道均衡的欠定递推最小二乘恒模算法

在分析传统盲信道均衡恒模算法的基础上,提出一种基于恒模准则的欠定递推最小二乘盲信道均衡算法(URL-CMA)。新算法将多个新增数据点同时以矩阵形式参与迭代运算,有效地增加了使算法趋向收敛的信息。采用计算机仿真的方法对该算法与传统的恒模算法进行了盲均衡性能比较,模拟结果显示,对于复杂的QAM信号,URL-CMA算法比CMA算法在收敛速率、降低稳态均方误差和符号间干扰(ISI)等方面具有明显的优势,有效地改进了信道均衡性能。     

基于均匀线阵的导引头STAP检测研究

针对导引头下视跟踪目标的典型状态,开展了均匀线阵导引头空时自适应处理(STAP)检测研究.在分析空-时信号环境的基础上,建立目标回波与STAP检测模型,并通过仿真对检测性能进行分析,发现当阵列平行于水平面时,STAP能够获得较好的检测性能,可以获得不超过50m/s的最小可检测速度.如果导引头姿态变化,STAP检测性能将会下降,当阵列俯仰角增大到30°时,将难以检测到目标.     

基于SDP松弛的干扰资源优化分配技术研究

提出一种基于semidefinite programming(简称SDP)松弛的干扰资源优化分配算法。在问题优化过程中首先对模型中非凸的约束条件进行松弛,变为凸约束,将原来的数学模型转化成SDP求解形式,利用内点算法对松弛后的模型求解。该算法利用解析的手段使得干扰资源优化分配问题中的NP难问题在多项式时间内得以解决,并且有较高的可靠性。仿真结果验证了算法的有效性。     

功率约束条件下的MIMO雷达波形设计

为解决MIMO雷达由于功率分配而导致的探测性能下降问题,从目标脉冲响应和雷达反射波形入手,采用脉冲响应均方误差最小化和脉冲响应与反射波形互信息最大化两种方式提高目标的检测性能;将雷达发射功率限制划分为总功率限制、恒功率限制以及峰值和总功率限制三种情况,并分别应用p范约束建立约束方程采用拉格朗日乘子法和KKT条件求出约束条件下的最优解;最后,通过仿真验证了新设计波形的探测性能。测试结果表明:新设计波形可依据目标功率谱密度值(PSD)主动调控功率分配,提高了探测性能。     

基于NSGA-Ⅱ算法的轨道转移优化方法研究

在普适变量法求解Lambert转移问题基础上,提出基于NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ)算法的轨道转移时间-能量优化问题解决方法:通过修改非优超排序方法和采用空间扩张策略对NSGA-Ⅱ算法进行了改进,运用约束支配的概念解决了约束条件下Pareto最优集分层困难的问题。仿真实验表明:改进的NSGA-Ⅱ算法能有效求解轨道转移时间-能量优化问题,且比原算法提高了Pareto前沿散布性能。     

RCS特性辅助的CMIMO雷达功率资源分配方法

针对集中式多输入多输出(collocated multiple-input multiple-output, CMIMO)雷达在实际探测过程中,未有效结合目标雷达散射截面(radar cross section, RCS)高动态变化特性导致雷达跟踪精度不高甚至失跟的问题,提出一种基于目标RCS高动态特性的CMIMO雷达功率资源自适应分配方法。考虑到目标RCS特征的角度敏感性,利用目标运动状态的可预测性动态获取实际观测角度,从而完成跟踪帧的极化方式优选;在此基础上构建包含功率与RCS的多目标跟踪误差后验克拉美罗下界,将其作为目标函数进行优化,利用内点惩罚法求解该凸优化问题即可实现RCS高动态情况下的功率优化分配。实验结果表明:该方法可结合目标不同方向RCS动态分集特性实现功率的有效分配,相比于传统RCS模型分配方案,有效解决了分配方案与实际跟踪场景之间的失配问题,从而提升了CMIMO雷达的多目标跟踪性能。     

分布式放大前传中继辅助多用户对等通信中的鲁棒波束成形

针对分布式放大前传中继辅助多用户对等通信系统研究了存在非理想信道状态信息(CSI)时的分布式中继网络(DRN)鲁棒波束成形设计问题。采用统计CSI误差模型,考虑了两种鲁棒优化问题:一是从公平性的角度出发在DRN总发送功率约束下实现多个目的节点间的信干噪比(SINR)平衡;另一是从有效性的角度出发在保证各个目的节点服务质量需求(SINR大于预设门限)约束下最小化DRN总发送功率。对问题的分析和建模表明,在多用户情况下,这两个问题都是难以求解的优化问题。通过引入半定松弛(SDR)思想,将上述两种优化问题转化为可利用内点法有效求解的半定规划(SDP)问题。最后通过仿真验证了所提设计的鲁棒性能。     

基于微分平坦的高超声速滑翔飞行器轨迹规划

针对高超声速滑翔飞行器再入轨迹规划问题,提出了一种基于微分平坦理论的三自由度轨迹生成方法。在分析纵向运动简化模型的微分平坦属性基础上,将纵向参考轨迹规划问题映射到平坦输出空间,消除微分动力学约束的同时降低系统设计的维数,进而提高求解效率;采用全局插值多项式参数化平坦输出函数,将问题转换为非线性规划问题求解;设计比例-微分反馈控制律跟踪纵向参考轨迹,同时采用航向角误差走廊控制侧向运动,实现三自由度轨迹生成。仿真分析表明所提出的方法能够较快生成满足多种约束且性能优化的飞行轨迹。     

应用边界交叉法的高超声速滑翔飞行器多目标轨迹优化

针对高超声速滑翔飞行器复杂约束条件下多目标轨迹设计问题,基于边界交叉法和伪谱法提出多目标轨迹优化方法。分析高超声速滑翔飞行器复杂约束轨迹优化问题的特点,提出多目标轨迹优化问题。采用边界交叉法和伪谱法将多目标轨迹优化问题转化为一组单目标优化子问题,利用非线性规划算法分别求解。在优化过程中,将已求解子问题的解作为下一个子问题的初始值,求解最大横程和最小峰值热流轨迹优化问题。仿真结果表明:所提方法能够有效搜索到优化轨迹的Pareto前沿,可以为高超声速滑翔飞行器轨迹设计提供参考。     

对机载相控阵雷达STAP技术的旁瓣干扰

空时自适应处理(STAP)是一种有效的抗干扰技术。介绍机载相控阵雷达STAP技术检测动目标的基本原理,提出了基于灵巧噪声的旁瓣干扰方法。研究了灵巧噪声的具体干扰样式,利用其经雷达MTD处理后在距离-多普勒域都展宽的特性形成大量假动目标,当假动目标的距离-多普勒信息与待检测通道吻合时将产生响应输出形成欺骗干扰,以扰乱目标的正常检测,理论分析和仿真结果证明了干扰的可行性和有效性。