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    基于雜波感知的認(rèn)知雷達(dá)發(fā)射波形設(shè)計

    2018-06-22 06:42:50趙嬋娟
    無線電工程 2018年7期
    關(guān)鍵詞:散射系數(shù)雜波波形

    王 濤,陳 劍,趙嬋娟

    (上海航天電子技術(shù)研究所,上海 201109)

    0 引言

    隨著現(xiàn)代軍事技術(shù)的飛速發(fā)展,雷達(dá)不僅需要面對隱身飛機(jī)等傳統(tǒng)威脅,還要在日益復(fù)雜的環(huán)境中具有執(zhí)行多任務(wù)、處理多目標(biāo)等多功能特性[1]。在此背景下,Haykin S教授于2006年提出了認(rèn)知雷達(dá)概念[2]。認(rèn)知雷達(dá)系統(tǒng)通過對工作環(huán)境的感知,主動調(diào)節(jié)發(fā)射波形參數(shù),在不同的環(huán)境中都能處于最優(yōu)的工作狀態(tài)[3],而傳統(tǒng)雷達(dá)發(fā)射端通常為固定波形,只在接收端存在自適應(yīng)處理。因此,對認(rèn)知雷達(dá)發(fā)射波形設(shè)計是一個值得深入研究的問題。文獻(xiàn)[4-7]在噪聲和雜波背景下,利用最大信噪比準(zhǔn)則和最大互信息準(zhǔn)則對發(fā)射波形設(shè)計,提高雷達(dá)對目標(biāo)檢測和識別的能力,但均默認(rèn)所需功率譜等先驗(yàn)信息已知。文獻(xiàn)[8-9]根據(jù)多目標(biāo)的運(yùn)動狀態(tài)研究了基于先驗(yàn)信息的認(rèn)知跟蹤算法與波形設(shè)計。

    目前,對認(rèn)知雷達(dá)在雜波背景下的波形設(shè)計多未考慮如何獲取所需的先驗(yàn)信息,且多假設(shè)雜波在空間是均勻分布的,未充分考慮它在空域的分布特征。因此,在多目標(biāo)背景下,給出一種對非均勻雜波感知的方法,基于此信息利用最大化輸出信雜噪比對發(fā)射波形進(jìn)行設(shè)計,能有效抑制雜波并提高雷達(dá)在復(fù)雜環(huán)境中的檢測性能。

    1 認(rèn)知雷達(dá)雜波環(huán)境感知

    認(rèn)知雷達(dá)自提出后就受到國內(nèi)外的廣泛關(guān)注,具有知識輔助信號處理和發(fā)射自適應(yīng)處理兩大基本特征[10]。它可以通過與環(huán)境的交互來獲得環(huán)境信息,根據(jù)目標(biāo)和環(huán)境信息智能調(diào)整發(fā)射波形參數(shù),合理分配、有效利用雷達(dá)資源,實(shí)現(xiàn)最佳的工作模式。同時,集中式MIMO雷達(dá)具有波形分集的能力,可自由設(shè)計每個陣元的發(fā)射波形,能同時形成多個發(fā)射波束[11]。因此,本文選用集中式MIMO雷達(dá)作為研究認(rèn)知雷達(dá)發(fā)射波形設(shè)計的平臺。

    1.1 信號模型

    假設(shè)MIMO雷達(dá)為包含M個陣元間距為d的天線單元、收發(fā)共置的均勻線陣,各天線發(fā)射碼長為L的窄帶相位編碼信號。定義xl(m)為第m個發(fā)射天線在第l個碼元時刻發(fā)射的離散基帶信號,則發(fā)射波形矩陣為:

    X=[x1,x2,…,xl,…xL],

    (1)

    假設(shè)感興趣的距離單元個數(shù)為N,方向θ上的第k個距離單元散射系數(shù)為:

    η(θ,k)=ηc(θ,k)+ηt(θ,k),k=1,2,…,N,

    (2)

    式中,ηc(θ,k)和ηt(θ,k)分別表示雜波和目標(biāo)的散射系數(shù),則陣列接收到的各距離單元的回波可以表示為:

    n=1,2,…,N+L-1,

    (3)

    定義

    (4)

    (5)

    式(3)可轉(zhuǎn)化為:

    (6)

    (7)

    1.2 雜波環(huán)境感知原理

    認(rèn)知雷達(dá)具備感知環(huán)境的能力,在環(huán)境動態(tài)數(shù)據(jù)庫中已知雜波散射系數(shù)時,根據(jù)式(3)可以得到在發(fā)射波形為X時的雜波回波為:

    (8)

    (9)

    (10)

    若觀測區(qū)域不存在目標(biāo),利用發(fā)射波形X得到的雜波和噪聲回波功率為:

    (11)

    由于正交波形可以實(shí)現(xiàn)對整個環(huán)境的觀測,能得到整個觀測場景的雜波信息。因此利用正交波形對雜波環(huán)境進(jìn)行感知,得到的雜波回波相關(guān)矩陣為:

    (12)

    考慮正交波形回波與發(fā)射波形X的第l個發(fā)射信號矢量xl間的相關(guān)性,

    (13)

    式(13)表明,在對回波相關(guān)矩陣進(jìn)行近似后,發(fā)射波形X在接收陣列中的回波功率與用正交波形回波與發(fā)射波形X的平均相關(guān)性大致相等。而且雜波功率只與發(fā)射波形自相關(guān)矩陣有關(guān),故可利用該雜波環(huán)境感知方法對發(fā)射波形進(jìn)行設(shè)計,降低雜波功率。

    2 認(rèn)知雷達(dá)發(fā)射波形設(shè)計

    通常雷達(dá)對目標(biāo)探測性能的好壞與信噪比有關(guān)[12],結(jié)合上面得出的雜波功率的近似表示方法,以最大化輸出信雜噪比對認(rèn)知雷達(dá)發(fā)射波形進(jìn)行設(shè)計,對雜波進(jìn)行抑制。

    Sk=βka(θk)aT(θk)X,k=1,2,…,K,

    (14)

    式中,βk為目標(biāo)的強(qiáng)度。各目標(biāo)所對應(yīng)的回波信號的平均功率為:

    (15)

    陣列接收到的雜波與噪聲的功率可以用式(13)表示,因此,第k個目標(biāo)在接收端的信雜噪比可以表示為:

    (16)

    對于多個目標(biāo),可以采用最大化接收端的最小信雜噪比的方法,其數(shù)學(xué)模型如下:

    (17)

    第1個約束條件由自相關(guān)矩陣為非負(fù)定矩陣決定,第2個約束條件保證每個陣元的發(fā)射功率相等。最大化最小信雜噪比可以轉(zhuǎn)換成各目標(biāo)的信雜噪比都大于一個常數(shù),然后最大化這個常數(shù)。式(17)分母項(xiàng)為矩陣的跡,可以在分子分母上同時乘以一個變量g,使得分母為1,最大化最后的分子即可,不考慮式中的定值,式(17)可變?yōu)椋?/p>

    (18)

    式中,g是尺度因子,為一數(shù);x為最大的最小信雜噪比;R′需要約束為半正定厄米特矩陣。式(18)是一個半正定規(guī)劃問題[13],可用凸優(yōu)化工具包c(diǎn)vx求解[14]。得到最優(yōu)相關(guān)矩陣R′后,則上述模型的最優(yōu)解為R=R′/g,再利用CA算法來獲得時域恒模波形[15]。

    3 仿真實(shí)驗(yàn)

    假設(shè)一MIMO雷達(dá)系統(tǒng)包含16間距為半波長的、收發(fā)共置的陣元,發(fā)射信號為碼長為256的相位編碼信號,需要觀測的距離單元數(shù)為200,空間角度覆蓋范圍為[-90°,90°],接收的噪聲功率為1,以隨機(jī)產(chǎn)生的均勻分布數(shù)據(jù)作為正交波形。對于非均勻雜波,假設(shè)在方向[-50°,-40°]∪[45°,52°]的前100個距離單元的雜波散射系數(shù)是滿足均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為4的復(fù)高斯分布,其他方向的距離單的雜波散射系數(shù)是滿足均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為0.1的復(fù)高斯分布。發(fā)射信號為指向10°的相控陣?yán)走_(dá)的相位編碼信號。

    雜波強(qiáng)度在空間角度上的分布情況如圖1所示,圖2驗(yàn)證了式(9)近似前后的準(zhǔn)確性。

    圖1 空間不同角度的雜波強(qiáng)度

    圖2 近似前后的雜波功率

    圖1表明雜波在空間不同角度呈現(xiàn)出非均勻分布的特點(diǎn)。圖2表明近似前后接收陣列中的雜波功率幾乎一樣,近似后觀測區(qū)域內(nèi)各方向雜波的功率信息得到了較好保留。由于發(fā)射波束為10°方向的相控陣波束,因此在10°方向處的雜波功率也存在一個峰值。

    假設(shè)在-10°和10°方向分別存在強(qiáng)度為β1=1和β2=0.6的2個目標(biāo)。各個方法所對應(yīng)的最優(yōu)發(fā)射方向圖如圖3所示,圖4為某一陣元的最優(yōu)時域發(fā)射波形。

    圖3 最優(yōu)發(fā)射方向

    圖4 最優(yōu)發(fā)射波形

    圖3的仿真結(jié)果表明,相控陣波束在強(qiáng)雜波處不能形成凹口,而最優(yōu)相關(guān)矩陣與CA算法合成的方向圖均在強(qiáng)雜波處產(chǎn)生了一定寬度的凹口,只是CA算法合成的方向圖抬高了凹口深度,因?yàn)镃A算法在對存在多個目標(biāo)的方向圖進(jìn)行逼近時需要獲取一個折中的結(jié)果,但仍可以實(shí)現(xiàn)對雜波較好的抑制。圖4的仿真結(jié)果表明,最優(yōu)的時域發(fā)射波形為恒模波形。用cvx得到的最優(yōu)相關(guān)矩陣計算得到2個目標(biāo)的輸出信雜噪比都為-28.540 6 dB,而用CA算法之后,2個目標(biāo)的信雜噪比變?yōu)?28.470 9 dB和-28.595 2 dB,表明CA算法合成的發(fā)射方向圖幾乎不影響發(fā)射信號的最大輸出信雜噪比。

    4 結(jié)束語

    認(rèn)知雷達(dá)可以實(shí)現(xiàn)收發(fā)全自適應(yīng)的信號處理過程,而先驗(yàn)信息的獲取是實(shí)現(xiàn)認(rèn)知雷達(dá)的重要前提。針對先驗(yàn)信息獲取給出一種對非均勻雜波感知的方法,該方法能對雜波功率進(jìn)行較準(zhǔn)確的近似。在多目標(biāo)場景中,利用最大化輸出信雜噪比為準(zhǔn)則對發(fā)射波形設(shè)計,仿真結(jié)果表明:能夠較好地在發(fā)射端實(shí)現(xiàn)雜波抑制的自適應(yīng)處理過程,同時,能在輸出端得到最大的輸出信雜噪比,為后續(xù)信號處理性能的提升提供了幫助。

    [1] 孫俊.智能化認(rèn)知雷達(dá)中的關(guān)鍵技術(shù)[J].現(xiàn)代雷達(dá),2014,36(10):14-19.

    [2] HAYKIN S.Cognitive Radar:a Way of the Future[J].IEEE Signal Processing Magazine,2006,23(1):30-40.

    [3] GUERCI J R.Cognitive Radar[M].Boston:Artech House,2010:14-16.

    [4] BELL M R.Information Theory and Radar Waveform Design[J].IEEE Trans.on Information Theory,1993,39(5):1578-1597.

    [5] 糾博,劉宏偉,李麗亞.雷達(dá)波形優(yōu)化的特征互信息方法[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報,2009,36(1):139-144.

    [6] RIC A R,JUNHYEONG B,NATHAN A G.Theory and Application of SNR and Mutual Information Matched Illumination Waveforms[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems,2011,47(2):912.

    [7] 胡旭,賈鑫,秦乙.一種新的認(rèn)知雷達(dá)優(yōu)化方法[J].電子信息對抗技術(shù),2014,29(1):33-37.

    [8] 嚴(yán)俊坤.認(rèn)知雷達(dá)中的資源分配算法研究[D].西安:西安電子科技大學(xué),2014:21-51.

    [9] 陳雁飛.MIMO雷達(dá)認(rèn)知發(fā)射研究及仿真軟件設(shè)計[D].西安:西安電子科技大學(xué),2014:45-56.

    [10] 金林.智能化認(rèn)知雷達(dá)綜述[J].現(xiàn)代雷達(dá),2013,35(11):6-11.

    [11] STOICA P,LI J,XIE Y.On Probing Signal Design for MIMO Radar[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2007,55(8):4151-4161.

    [12] 鞠默然.認(rèn)知雷達(dá)自適應(yīng)波形設(shè)計[D].吉林:吉林大學(xué),2015:28-41.

    [13]VANDENBERGHE L,BOYD S.Semidefinite Programming[J].SIAM Review,1996,38(1):49-95.

    [14] GRANT M,BOYD S.CVX:Matlab Software for Disciplined Convex Programming[DB/OL]∥http:∥stanford.edu/~boyd/cvx,2008.

    [15] KERSHAW D J,EVANS R J.Optimal Waveform Selection for Tracking System[J].IEEE Trans.on Information Theory,1994,40(5):1536-1550.

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