目標(biāo)先驗(yàn)知識(shí)未確知條件下MIMO雷達(dá)波形優(yōu)化

雷曉艷 王洪雁

摘 要： 考慮雜波場(chǎng)景下改善MIMO雷達(dá)最差估計(jì)性能的穩(wěn)健波形優(yōu)化方法，根據(jù)最小最大方法，首先基于克拉美?羅界描述穩(wěn)健波形優(yōu)化問(wèn)題。為求解所得復(fù)雜非線性問(wèn)題，提出一種基于對(duì)角加載（DL）的迭代方法。此方法中，內(nèi)層優(yōu)化首先利用哈達(dá)瑪不等式被分解為若干個(gè)子問(wèn)題。基于DL方法將子問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為凸問(wèn)題，外層優(yōu)化同樣也可轉(zhuǎn)化為凸問(wèn)題，因而此優(yōu)化問(wèn)題可獲得高效求解。初始優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解可通過(guò)對(duì)迭代優(yōu)化結(jié)果的最小二乘擬合得到。數(shù)值仿真驗(yàn)證了所提方法的有效性。

關(guān)鍵詞： 多輸入多輸出雷達(dá)； 波形優(yōu)化； 對(duì)角加載； 參數(shù)估計(jì)； 半定規(guī)劃； 最小二乘

中圖分類(lèi)號(hào)： TN951?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）11?0008?05

Waveform optimization of MIMO radar with imperfect target prior knowledge

LEI Xiaoyan1， WANG Hongyan2

（1. School of Network Engineering， Zhoukou Normal University， Zhoukou 466000， China；

2. School of Information Engineering， Dalian University， Dalian 116622， China）

Abstract： In this paper， the robust waveform optimization method to improve the worst?case estimation performance of multiple?input multiple?output （MIMO） radar in the clutter environment is considered. According to the min?max approach， the robust waveform optimization is described on the basis of Cramér?Rao bound （CRB）. In order to solve the complicated nonlinear problem， an iterative method based on diagonal loading （DL） is proposed. With the method， the inlayer optimization problem can be decomposed into some sub?problems first by means of the Hadamard inequation， and then these sub?problems are converted into the convex problem on the basis of DL method； the outer layer optimization problem can be also converted into the convex problem to get the effective solution of these optimization problems. The optimal solution of the original optimization problem can be obtained by means of the least squares （LS） fitting of the iterative optimization results. The efficiency of the proposed method was verified with numerical simulation.

Keywords： multiple?input multiple?output radar； waveform optimization； diagonal loading； parameter estimation； semidefinite programming； least square

0 引 言

受到多輸入多輸出（MIMO）技術(shù)在通信領(lǐng)域成功應(yīng)用的啟發(fā)，MIMO概念最近被引入雷達(dá)領(lǐng)域，并受到越來(lái)越多的關(guān)注[1]。與傳統(tǒng)只發(fā)射相干波形的相控陣?yán)走_(dá)不同的是，MIMO雷達(dá)幾乎可發(fā)射任意波形。根據(jù)陣元間距，MIMO雷達(dá)可分為分置雷達(dá)以及共置雷達(dá)。相比傳統(tǒng)的相控陣?yán)走_(dá)，MIMO雷達(dá)幾乎可以發(fā)射任意波形，即所謂的波形分集[2]。因而，MIMO雷達(dá)比相控陣?yán)走_(dá)具有更多的優(yōu)勢(shì)，比如參數(shù)辨識(shí)性[2]，靈活的發(fā)射方向圖設(shè)計(jì)[3]。

波形設(shè)計(jì)是MIMO雷達(dá)研究領(lǐng)域中非常重要的方向之一。在目標(biāo)及環(huán)境先驗(yàn)知識(shí)確知條件下，文獻(xiàn)[4]研究了通過(guò)設(shè)計(jì)發(fā)射波形改善基于MIMO的空時(shí)自適應(yīng)處理（STAP）方法的檢測(cè)性能[4]。文獻(xiàn)[5]基于某些準(zhǔn)則，比如最小化克拉美?羅界（CRB）的跡等，設(shè)計(jì)波形以提高場(chǎng)景先驗(yàn)知識(shí)完備場(chǎng)景下多個(gè)點(diǎn)目標(biāo)的參數(shù)估計(jì)性能。文獻(xiàn)[6]則考慮了雜波場(chǎng)景下發(fā)射波形和接收權(quán)聯(lián)合優(yōu)化以改善目標(biāo)估計(jì)性能。顯然，求解上述文獻(xiàn)中波形設(shè)計(jì)問(wèn)題需要某些參數(shù)的確切值，比如到達(dá)方向角（DOA）等。然而，這些參數(shù)在實(shí)際應(yīng)用中須通過(guò)估計(jì)得到，因而不可避免存在誤差。因此，最終的參數(shù)估計(jì)性能相應(yīng)地會(huì)受到這些參數(shù)估計(jì)誤差的影響，此現(xiàn)象已在文獻(xiàn)[5?6]中通過(guò)數(shù)值試驗(yàn)驗(yàn)證。

針對(duì)上述問(wèn)題，基于最小化最差情況下（worst?case）CRB跡準(zhǔn)則，通過(guò)將場(chǎng)景初始參數(shù)估計(jì)誤差凸集包含進(jìn)波形優(yōu)化，本文考慮了雜波場(chǎng)景下穩(wěn)健波形優(yōu)化問(wèn)題以改善系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)性能對(duì)參數(shù)初始估計(jì)誤差的穩(wěn)健性。在發(fā)射功率及參數(shù)估計(jì)不確定凸集約束下，首先推導(dǎo)了穩(wěn)健波形優(yōu)化問(wèn)題，為求解此復(fù)雜非線性問(wèn)題，本文提出一種基于對(duì)角加載（DL）[7]的迭代方法。所提方法首先基于哈達(dá)瑪不等式（Hadamard′s Inequality）[8]將內(nèi)層優(yōu)化分解為多個(gè)獨(dú)立子問(wèn)題，然后基于DL將子問(wèn)題轉(zhuǎn)化為半定規(guī)劃問(wèn)題（SDP）[9]，接著通過(guò)線性化方法將外層優(yōu)化轉(zhuǎn)化為凸問(wèn)題，進(jìn)而此問(wèn)題可獲得高效求解。最后，初始問(wèn)題的最優(yōu)解可通過(guò)對(duì)迭代所得結(jié)果的最小二乘（LS）擬合得到。

1 問(wèn)題描述

考慮收發(fā)陣元數(shù)分別為[Mt]，[Mr]且具有任意陣元間距的共置窄帶MIMO雷達(dá)，其中第i個(gè)陣元發(fā)射的基帶信號(hào)為[?i∈CL×1， i=1，2，…，Mt]， [L]為采樣數(shù)，則所有基帶信號(hào)為[Φ=[?1，?2，…，?Mt]T]?；谏鲜瞿Ｐ?，接收陣列所得信號(hào)可表示為：

[Y=k=1Kβka（θk）bT（θk）Φ+ΗcΦ+W] （1）

式中：[βkKk=1] 為目標(biāo)幅度；[θkKk=1]則為[K]個(gè)目標(biāo)待估計(jì)參數(shù)；[a（θk）=[ej2πf0τ1（θk），ej2πf0τ2（θk），…，ej2πf0τMr（θk）]T，b（θk）=][[ej2πf0τ1（θk），ej2πf0τ2（θk），…，ej2πf0τMt（θk）]T]分別表示位于[θk]的目標(biāo)的接收及發(fā)射導(dǎo)向矢量， [f0]為載波頻率，[τm（θk）]為回波從位于[θk]的目標(biāo)傳播至第m個(gè)接收陣元的時(shí)間， [τn（θk）]則表示信號(hào)從第n個(gè)發(fā)射陣元傳播至目標(biāo)k的時(shí)間；[ΗcΦ]表示MIMO雷達(dá)接收的雜波信號(hào)，[Hc=i=1NCρ（θi）ac（θi）bTc（θi）]為雜波傳輸函數(shù)， [NC（NC?MtMr）]為感興趣距離環(huán)內(nèi)雜波塊的數(shù)目， [ρ（θi）]為第i個(gè)雜波塊的反射系數(shù)，[ac（θi）]，[bc（θi）]分別表示位于[θi]雜波塊的接收發(fā)射導(dǎo)向矢量；[W]為干擾加噪聲項(xiàng)，類(lèi)似于文獻(xiàn)[5]，其每一列可假設(shè)為服從零均值，方差矩陣為[P]且未知的獨(dú)立同分布循環(huán)對(duì)稱(chēng)復(fù)高斯分布。

基于式（1），待估計(jì)參數(shù)[θ=[θ1，θ2，…，θK]T]及[βkKk=1]可表示如下（具體推導(dǎo)參見(jiàn)文獻(xiàn)[6]）：

[C=12Re（F11）Re（F12）-Im（F12）ReT（F12）Re（F22）-Im（F22）-ImT（F12）-ImT（F22）Re（F22）-1] （2）

式中：[Re?]，[Im?]分別為復(fù)數(shù)的實(shí)部及虛部。

[F11ij=β*iβjhHi（I+（RΦ?P-1）RHc）-1（RΦ?P-1）hj] （3）

[F12ij=β*ihHi（I+（RΦ?P-1）RHc）-1（RΦ?P-1）hj] （4）

[F22ij=hHi（I+（RΦ?P-1）RHc）-1（RΦ?P-1）hj] （5）

式中：[I]表示單位矩陣；[RΦ=Φ*ΦT]；[hk=b（θk）?a（θk）]；[hk=][?（b（θk）?a（θk））?θk， k=1，2，…，K；RHc=Evec（Hc）vecH（Hc）=][BcΞBHc?0]，其中，[E?]為期望算子，[vec?]為矢量算子，[Bc=b1，b2，…，bNC，bi=bc（θi）?ac（θi）， i=1，2，…，NC，Ξ=][diagσ21，σ22，…，σ2NC，] [σ2i=Eρ（θi）ρ*（θi）]。

由式（2）～式（5）可知，CRB為關(guān)于[θ]，[βkKk=1]，[Hc]的函數(shù)。實(shí)際應(yīng)用中，這些參數(shù)須通過(guò)估計(jì)得到，因而不可避免存在誤差。因此，基于這些參數(shù)計(jì)算得到的CRB進(jìn)行波形優(yōu)化，會(huì)對(duì)初始參數(shù)估計(jì)誤差比較敏感，進(jìn)而影響到系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)性能，此現(xiàn)象已有文獻(xiàn)[5]中的數(shù)值試驗(yàn)驗(yàn)證。

本文只考慮目標(biāo)先驗(yàn)信息不確知條件下的穩(wěn)健波形優(yōu)化問(wèn)題。設(shè)目標(biāo)信道矩陣及微分可分別建模如下：

[hk=hk+δk， hk=hk+δk] （6）

式中：[hk，][hk]分別表示第[k]個(gè)目標(biāo)信道矢量的真實(shí)值及其對(duì)應(yīng)估計(jì)值；[hk，][hk]分別表示[hk]的微分真實(shí)值及其對(duì)應(yīng)的估計(jì)值；[δk]為[hk]的估計(jì)誤差，其屬于凸集：[U1=δkδkF≤ζk，k=1，2，…，K ]，[δk]為[hk]的估計(jì)誤差，屬于凸集：[U2=δkδkF≤σk，k=1，2，…，K]。

基于以上討論，在發(fā)射功率及關(guān)于目標(biāo)先驗(yàn)知識(shí)不確知模型約束下，通過(guò)最小化最差情況下CRB以改善系統(tǒng)最差估計(jì)性能的穩(wěn)健波形優(yōu)化問(wèn)題可表述如下：

[minRΦ maxδkKk=1， δkKk=1 tr（C）s.t. δk∈U1， δk∈U2 tr（RΦ）=LP， RΦ?0] （7）

由式（2）～式（6）知，優(yōu)化問(wèn)題為復(fù)雜的非線性問(wèn)題，非常難以求解。

2 基于DL的迭代方法

為求解上述非線性?xún)?yōu)化問(wèn)題，本文提出一種新的基于DL[7]的迭代方法。首先，考慮式（7）的內(nèi)層優(yōu)化。基于以下引理對(duì)內(nèi)層優(yōu)化進(jìn)行簡(jiǎn)化：

引理（哈達(dá)瑪不等式）[8]：假設(shè)[M]為[N×N]維半正定厄米特矩陣，則如下不等式：

[tr（M-1）≥i=1N1mii] （8）

成立，且等式成立當(dāng)且只當(dāng)[M]為對(duì)角陣?；诖艘?，式（7）中內(nèi)層優(yōu)化可簡(jiǎn)化為：

[maxδkKk=1， δkKk=1 k=1K12Re（F）kks.t. δk∈U1， δk∈U2] （9）

由式（2）～式（5）可知，式（9）可重寫(xiě)為：

[maxδkKk=1， δkKk=1k=1K1β*khHkRtemphkβk+hHkRtemphks.t. δk∈U1， δk∈U2] （10）

式中：[Rtemp=（I+（RΦ?P-1）RHc）-1（RΦ?P-1）]，刪除[Re?]，是由于相加各項(xiàng)均為實(shí)數(shù)。

由式（10）可知，分母中第k項(xiàng)只依賴(lài)于[δk，][δk]。因此，優(yōu)化問(wèn)題式（10）可看做在對(duì)應(yīng)約束下最大化每個(gè)相加項(xiàng)，換言之，此問(wèn)題可分解為多個(gè)相互獨(dú)立的子問(wèn)題：

[maxδkKk=1， δkKk=11β*khHkRtemphkβk+hHkRtemphks.t. δkF≤σk， δkF≤ζk， k=1，2，…，K] （11）

由于[P?0， RΦ?0， RHc?0，]則[（RΦ?P-1）RHc]為不定矩陣[8]，因此式（11）難以求解。為求解此問(wèn)題，將DL方法應(yīng)用于[RΦ]，則：

[RΦ=RΦ+εI?0] （12）

式中：[ε?λmax（RΦ）]為加載因子，[λmax（?）]取矩陣最大特征值。本文通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)選擇[ε=λmax（RΦ）1 000]。將式（11）中[RΦ]替換為[RΦ]，則可得[I+（RΦ?P-1）RHc-1]

[（RΦ?P-1）?0]。

明顯地，[β*khHk][（I+（RΦ?P-1）RHc）-1（RΦ?P-1）?][hkβk，] [hHk][（I+（RΦ?P-1）RHc）-1（RΦ?P-1）hk]分別為關(guān)于[δk，][δk]的凸函數(shù)[9]。此外，由式（11）可知，[δk]所屬凸集[δkKk=1]與[δk]所屬凸集[δkKk=1]相互獨(dú)立，則式（11）可以分解為如下兩個(gè)獨(dú)立優(yōu)化問(wèn)題：

[minδk β*khHkRtemphkβks.t. δkF≤σk] （13）

[minδk hHkRtemphks.t. δkF≤ζk] （14）

式中[Rtemp=（I+（RΦ?P-1）RHc）-1（RΦ?P-1）] 。

定理（Schur補(bǔ)）[8]：設(shè)[Z=ABHBC]為厄米特陣且[C?0，]則[Z?0]成立，當(dāng)且僅當(dāng)[ΔC?0，][ΔC=A-BHC-1B]為[Z ]Schur補(bǔ)。

基于上述定理，式（13），式（14）可分別轉(zhuǎn)化為如下SDP問(wèn)題：

[mint，δk ts.t. σ2kδHkδkI?0tβ*khHkβkhkR-1Φ?P+RHc?0] （15）

[mint，δk ts.t. ζ2kδHkδkI?0thHkhkR-1Φ?P+RHc?0] （16）

式中[t]為輔助變量。將從式（15），式（16）得到的[δkKk=1]及[δkKk=1]代入式（7），考慮外層優(yōu)化。

基于式（12），下述命題可將式（7）中關(guān)于[RΦ]的非線性問(wèn)題線性化，且將相應(yīng)約束轉(zhuǎn)化為線性矩陣不等式形式。

命題： 基于相關(guān)矩陣計(jì)算，式（7）中關(guān)于外層優(yōu)化的約束可重新寫(xiě)為如下形式：

[αI?D?βID=（I+（RΦ?P-1）RHc）-1（RΦ?P-1）] （17）

基于上述定理以及命題，類(lèi)似于內(nèi)層優(yōu)化，外層優(yōu)化可等價(jià)為如下SDP：

[minX，D tr（X）s.t. αI?D?βI， XIIF?0] （18）

式中[X]為輔助優(yōu)化變量。

求解式（18）得到[D]后，[RΦ]可通過(guò)對(duì)LS擬合得到，即：

[RΦ=argminRΦ（D-1-RHc）-1-RΦ?P-1Fs.t. tr（RΦ）=LP RΦ?0 ] （19）

類(lèi)似地，式（19）可等價(jià)為如下SDP：

[minRΦ， t ts.t. tvecH（Dtemp）vec（Dtemp）I?0 tr（RΦ）=LP， RΦ?0 ] （20）

式中：[Dtemp=（D-1-RHc）-1-RΦ?P-1。]式（15），式（16），式（18），式（20）可由文獻(xiàn)[10]的CVX工具箱高效求解。

基于以上討論，類(lèi)似于文獻(xiàn)[11]中算法3，本文提出一種基于DL的迭代算法優(yōu)化發(fā)射波形以最小化最差情況下CRB，從而改善MIMO雷達(dá)參數(shù)估計(jì)性能對(duì)目標(biāo)參數(shù)估計(jì)誤差的穩(wěn)健性，此算法描述如下：

算法：給定不確定凸集[U1，][U2]以及WCM的初始值，[RΦ]以及參數(shù)估計(jì)誤差可經(jīng)過(guò)以下步驟迭代求得：

1） 求解式（15），式（16），得到最優(yōu)[δkKk=1]及[δkKk=1]；

2） 求解式（18）得到[D]；

3） 重復(fù)以上步驟，直到最差情況下CRB變化不再明顯為止。

最后，[RΦ]可通過(guò)求解得到。

3 仿真結(jié)果及分析

本節(jié)通過(guò)將所提方法與非穩(wěn)健方法[6]以及非相關(guān)波形對(duì)比以驗(yàn)證所提方法有效性，此有效性可通過(guò)以下兩方面驗(yàn)證：最差情況下參數(shù)估計(jì)性能的改善程度以及所提方法的穩(wěn)健性。文中所用雷達(dá)發(fā)射接收陣元數(shù)皆為3，發(fā)射接收陣列相鄰陣元間距皆為半波長(zhǎng)，記為MIMO雷達(dá)1，發(fā)射接收相鄰陣元間距分別為1.5，0.5倍波長(zhǎng)，記為MIMO雷達(dá)2。雜波塊數(shù)[NC=10 000，]雜噪比（CNR）為30 dB。假設(shè)場(chǎng)景中存在具有單位幅度的目標(biāo)位于[20°]，且干擾位于[-5°，]干噪比（JNR）為60 dB。此外，采樣數(shù)[L=256]。另外，如前所述，CRB的計(jì)算需要某些參數(shù)的估計(jì)值，這些參數(shù)估計(jì)值在應(yīng)用中可由許多方法得到[12]。

本節(jié)假設(shè)僅目標(biāo)角度估計(jì)存在誤差。假設(shè)初始角度估計(jì)誤差位于不確定集[Δθ=[-3°，3°]]，則初始角度估計(jì)為[θ=[17°，23°]]。經(jīng)過(guò)計(jì)算，可得到MIMO雷達(dá)1場(chǎng)景下[ζ=5.438 2， σ=7.659 3]，MIMO雷達(dá)2場(chǎng)景下[ζ=][27.632 9]，[σ=29.675 4]。

首先所提方法可以得到陣列信噪比（ASNR，定義為[PMtMrσ2W]）為10 dB條件下最優(yōu)發(fā)射波束方向圖，如圖1所示。由圖1可知，所提方法在目標(biāo)所在位置周?chē)凶畲笤鲆?，這說(shuō)明雷達(dá)發(fā)射功率集中于關(guān)于參數(shù)估計(jì)誤差不確定集最差情況下CRB的位置，因而最差情況下參數(shù)估計(jì)精度可得到改善。此外，可以看到圖1b）中存在柵瓣，這是由于MIMO雷達(dá)2的稀疏發(fā)射陣列所致[5]。

為驗(yàn)證最差情況下參數(shù)估計(jì)性能的改善程度，以目標(biāo)角度確知條件下非穩(wěn)健方法所得CRB為基準(zhǔn)，所提方法以及非相關(guān)波形得到的最差情況下CRB隨ASNR的變化如圖2所示。明顯地，所得不確定凸集上最差情況下CRB皆隨ASNR增加而減小。并且，相比于非相關(guān)波形，所提方法可顯著降低最差情況下CRB，這是由于所提方法得到的波形將發(fā)射功率集中于凸不確定集，而非相關(guān)波形則全向發(fā)射。此外，可以看到，所提方法得到的CRB與基準(zhǔn)CRB之間的差距比較小，這意味著所提方法可有效改善最差情況下參數(shù)估計(jì)性能。另外，比較圖2a）和圖2b），可知MIMO雷達(dá)2得到的最差情況下CRB要優(yōu)于雷達(dá)1，這是由于前者形成的虛擬陣列長(zhǎng)度大于后者[2]。

最后，為驗(yàn)證所提算法的穩(wěn)健性，所提算法、非穩(wěn)健方法及不相關(guān)波形所得最差情況下CRB平均值隨ASNR變化如圖3所示。

由圖3可知，相比非穩(wěn)健方法以及不相關(guān)波形，所提方法有最小的最差情況下CRB，換言之，所提方法相對(duì)于初始參數(shù)估計(jì)誤差有較好的穩(wěn)健性。

4 結(jié) 論

在目標(biāo)先驗(yàn)知識(shí)非完備場(chǎng)景下，本文研究了雜波條件下穩(wěn)健波形優(yōu)化問(wèn)題以改善共置MIMO雷達(dá)最差情況下參數(shù)估計(jì)性能?；诔跏紖?shù)估計(jì)誤差模型以及發(fā)射功率約束，首先建立了穩(wěn)健波形優(yōu)化問(wèn)題的表述。為求解所得復(fù)雜非線性?xún)?yōu)化問(wèn)題，本文提出一種新的基于DL的迭代算法，此算法中每一次迭代都可轉(zhuǎn)化為SDP問(wèn)題，因此可以獲得高效求解。初始問(wèn)題的最優(yōu)解可通過(guò)對(duì)迭代方法所得結(jié)果的LS擬合求得。數(shù)值仿真通過(guò)與非穩(wěn)健方法以及非相關(guān)波形相比較，驗(yàn)證了所提方法的有效性。

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