杂波和有色噪声条件下MIMO雷达波形设计

发布时间：2020-03-24 22:59

【摘要】：现有多输入多输出雷达波形设计方法分别对杂波和有色噪声条件下的雷达波形进行了优化,而对实际应用中杂波和有色噪声同时存在的情况,现有方法并不能得到最优波形.针对该问题,提出一种杂波和有色噪声条件下基于互信息量的多输入多输出雷达波形设计方法,该方法综合考虑目标、杂波和有色噪声对波形优化的影响,通过理论推导给出了发射信号矩阵表达式,并给出了目标和杂波特征向量与噪声特征向量之间的匹配顺序,利用注水定理对该匹配顺序下的各天线发射信号功率进行了优化,确定了具体的发射信号矩阵表达式.实验仿真结果表明,当发射功率为10dB时,所提方法的互信息量比一般注水方法和仅考虑目标与噪声匹配顺序的方法分别高8bit和4bit.
【图文】：

波形,天线功率,发射功率,互信息量

．２，１．５），（６，５，３），（３．５，０．２，４．５），（３，１，５），（２，３，７）｝；根据一般注水方法，在不考虑噪声、目标和杂波响应匹配顺序的情况下，令ＲＨ、ＲＣ和ＲＷ之间按照任意顺序进行匹配｛（２，３，１．５），（３，１，３），（３．５，０．１，４．５），（６，５，５），（８，１．２，７）｝．设总的发射功率Ｐ０＝１０ｄＢ，３种不同方法下天线发射功率分配情况如图１～图３所示．由图１可以看出，具有最大目标、杂波响应特征值比值和最小噪声功率的天线分配得到最多的能量，在该匹配顺序下，系统所得互信息量为３４．８ｂｉｔ；仅将最大目标响应与最小噪声特征值进行匹配的文献［１７］方法及一般注水方法所得天线功率分配情况如图２和图３所示，天线能量分配没有一定的规律，且两种方法所得互信息量分别为３０．８ｂｉｔ和２８．８５ｂｉｔ，均小于文中所提方法的互信息量．图１所提方法的天线功率分配图２文献［１７］方法的天线功率分配图３一般注水方法的天线功率分配图４不同优化方法所得ＭＩ随发射功率的变化情况设信号总的发射功率变化范围为［０ｄＢ，３０ｄＢ］，３种不同波形优化方法所得互信息量随发射功率变化情况如图４所示．当发射功率较小时，杂波反射信号功率较小，有色噪声作为主要因素影响波形的优化，文中所提方法与文献［１７］所提有色噪声条件下的波形优化方法所得互信息量相同，均大于一般的注水方法的；但随着发射功率的增大，杂波信号的功率变大，此时噪声与杂波同时影响波形的优化．文献［１７］由于

波形,天线功率,文献,互信息量

行匹配｛（２，３，１．５），（３，１，３），（３．５，０．１，４．５），（６，５，５），（８，，１．２，７）｝．设总的发射功率Ｐ０＝１０ｄＢ，３种不同方法下天线发射功率分配情况如图１～图３所示．由图１可以看出，具有最大目标、杂波响应特征值比值和最小噪声功率的天线分配得到最多的能量，在该匹配顺序下，系统所得互信息量为３４．８ｂｉｔ；仅将最大目标响应与最小噪声特征值进行匹配的文献［１７］方法及一般注水方法所得天线功率分配情况如图２和图３所示，天线能量分配没有一定的规律，且两种方法所得互信息量分别为３０．８ｂｉｔ和２８．８５ｂｉｔ，均小于文中所提方法的互信息量．图１所提方法的天线功率分配图２文献［１７］方法的天线功率分配图３一般注水方法的天线功率分配图４不同优化方法所得ＭＩ随发射功率的变化情况设信号总的发射功率变化范围为［０ｄＢ，３０ｄＢ］，３种不同波形优化方法所得互信息量随发射功率变化情况如图４所示．当发射功率较小时，杂波反射信号功率较小，有色噪声作为主要因素影响波形的优化，文中所提方法与文献［１７］所提有色噪声条件下的波形优化方法所得互信息量相同，均大于一般的注水方法的；但随着发射功率的增大，杂波信号的功率变大，此时噪声与杂波同时影响波形的优化．文献［１７］由于仅考虑了噪声和目标响应之间的匹配顺序，因此在杂波条件下所得互信息量虽然在一定程度上大于一般的注水方法的，但是小于文中所提方法的；而且随着发射功率的进一步增大，噪声相比于杂波可以忽略．由式（１５）可知，此时系统所得互信息量完全由目标和

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