杂波先验知识未确知场景下MIMO雷达收发联合优化
发布时间：2021-04-16 08:33
针对杂波初始估计误差导致多输入多输出（MIMO）雷达检测稳健性较差的问题,提出了发射波形与接收权联合优化方法以改善MIMO雷达检测稳健性。杂波误差凸集、波形恒模特性和相似约束下,基于最大化输出信干噪比准则,首先构建了改善最差情况下MIMO雷达检测性能的极大极小联合优化问题;而后,为求解所得NP-hard问题,将其分解为内外层子问题,并交替迭代求解。与不相关信号、非稳健及现有稳健方法相比,数值仿真验证了所提方法的有效性。
【文章来源】：电子测量与仪器学报. 2020,34(06)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
SNR=CNR=10 dB,本文算法所得波束方向图
为检验最差条件下检测性能的提升,SNR∈[10,50 dB],CNR∈[10,50 dB]条件下,图2所示为 R ～ C 确知条件下,本文文献[21]所提的稳健算法、文献[11,20]所提的非稳健方法及不相关信号所得最差条件下输出SINR随SNR或CNR变化曲线。可以看出,5种方法所得输出SINR随SNR增加而增加,随CNR增加而降低。再者,所提算法所得输出SINR大于文献[21]所提稳健算法,文献[11]所提非稳健算法以及不相关信号,这是由于所提算法考虑了发射波形及接收权联合优化,而文献[21]所提稳健方法仅考虑稳健波形设计,文献[11]所提非稳健方法仅考虑恒模约束下波形设计,不相关信号则全向发射而没有将发射功率集中于目标所在区域。另外,本文所提算法与文献[20]所提 R ～ C 确知条件下收发联合优化非稳健方法所得输出SINR差距较小,表明所提算法可显著提高最差情况下输出SINR。另外,由图2(a)、(b)或者(c)、(d)可得,雷达B所得输出SINR大于雷达A,这是因为雷达B所形成虚拟孔径大于雷达A[8]。为验证所提算法的稳健性,SNR∈[10,50 dB],CNR∈[10,50 dB]条件下,本文方法、文献[21]所提的稳健算法、文献[11,20]所提的非稳健方法及不相关信号所得最差条件下平均输出SINR随SNR或CNR变化曲线如图3所示(蒙特卡洛仿真100次平均)。由图3可得,文献[21]所提稳健算法及本文所提方法所得最差情况下平均输出SINR随SNR或者CNR变化比较平缓,而文献[11,20]所提非稳健算法所得平均输出SINR随SNR或者CNR变化波动比较剧烈。此外,由此图还可以看出,给定条件下,所提算法所得最差条件下平均输出SINR优于文献[21]所提稳健算法,原因同上。由此可得,所提算法具有较好的稳健性。
为验证所提算法的稳健性,SNR∈[10,50 dB],CNR∈[10,50 dB]条件下,本文方法、文献[21]所提的稳健算法、文献[11,20]所提的非稳健方法及不相关信号所得最差条件下平均输出SINR随SNR或CNR变化曲线如图3所示(蒙特卡洛仿真100次平均)。由图3可得,文献[21]所提稳健算法及本文所提方法所得最差情况下平均输出SINR随SNR或者CNR变化比较平缓,而文献[11,20]所提非稳健算法所得平均输出SINR随SNR或者CNR变化波动比较剧烈。此外,由此图还可以看出,给定条件下,所提算法所得最差条件下平均输出SINR优于文献[21]所提稳健算法,原因同上。由此可得,所提算法具有较好的稳健性。为检验所提方法的收敛性,SNR=CNR=30 dB条件下,本文方法所得最差条件下输出SINR随迭代次数变化曲线如图4所示。明显地,所得输出SINR波动幅度随着迭代次数增加而逐渐减小,且无论何种雷达配置,皆仅需大约5步迭代就趋于稳定,说明所提迭代方法具有较好的收敛性。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于波形认知的调频广播外辐射源雷达技术研究[J]. 龚道银,王峰,周易. 国外电子测量技术. 2018(11)
[2]窄带无源雷达OMP三维成像算法[J]. 刘玉春. 电子测量与仪器学报. 2018(07)
[3]X波段导航雷达海表面流反演的改进NSP算法[J]. 包中华,马狄,田永华,卢建斌. 仪器仪表学报. 2018(07)
[4]海杂波对机载雷达探测距离的影响[J]. 王军东. 电子测量技术. 2018(08)
[5]杂波条件下稳健的MIMO雷达发射波形和接收滤波器联合优化设计[J]. 王玉玺,黄国策,李伟,刘剑. 电子与信息学报. 2017(08)
本文编号：3141096
【文章来源】：电子测量与仪器学报. 2020,34(06)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
SNR=CNR=10 dB,本文算法所得波束方向图
为检验最差条件下检测性能的提升,SNR∈[10,50 dB],CNR∈[10,50 dB]条件下,图2所示为 R ～ C 确知条件下,本文文献[21]所提的稳健算法、文献[11,20]所提的非稳健方法及不相关信号所得最差条件下输出SINR随SNR或CNR变化曲线。可以看出,5种方法所得输出SINR随SNR增加而增加,随CNR增加而降低。再者,所提算法所得输出SINR大于文献[21]所提稳健算法,文献[11]所提非稳健算法以及不相关信号,这是由于所提算法考虑了发射波形及接收权联合优化,而文献[21]所提稳健方法仅考虑稳健波形设计,文献[11]所提非稳健方法仅考虑恒模约束下波形设计,不相关信号则全向发射而没有将发射功率集中于目标所在区域。另外,本文所提算法与文献[20]所提 R ～ C 确知条件下收发联合优化非稳健方法所得输出SINR差距较小,表明所提算法可显著提高最差情况下输出SINR。另外,由图2(a)、(b)或者(c)、(d)可得,雷达B所得输出SINR大于雷达A,这是因为雷达B所形成虚拟孔径大于雷达A[8]。为验证所提算法的稳健性,SNR∈[10,50 dB],CNR∈[10,50 dB]条件下,本文方法、文献[21]所提的稳健算法、文献[11,20]所提的非稳健方法及不相关信号所得最差条件下平均输出SINR随SNR或CNR变化曲线如图3所示(蒙特卡洛仿真100次平均)。由图3可得,文献[21]所提稳健算法及本文所提方法所得最差情况下平均输出SINR随SNR或者CNR变化比较平缓,而文献[11,20]所提非稳健算法所得平均输出SINR随SNR或者CNR变化波动比较剧烈。此外,由此图还可以看出,给定条件下,所提算法所得最差条件下平均输出SINR优于文献[21]所提稳健算法,原因同上。由此可得,所提算法具有较好的稳健性。
为验证所提算法的稳健性,SNR∈[10,50 dB],CNR∈[10,50 dB]条件下,本文方法、文献[21]所提的稳健算法、文献[11,20]所提的非稳健方法及不相关信号所得最差条件下平均输出SINR随SNR或CNR变化曲线如图3所示(蒙特卡洛仿真100次平均)。由图3可得,文献[21]所提稳健算法及本文所提方法所得最差情况下平均输出SINR随SNR或者CNR变化比较平缓,而文献[11,20]所提非稳健算法所得平均输出SINR随SNR或者CNR变化波动比较剧烈。此外,由此图还可以看出,给定条件下,所提算法所得最差条件下平均输出SINR优于文献[21]所提稳健算法,原因同上。由此可得,所提算法具有较好的稳健性。为检验所提方法的收敛性,SNR=CNR=30 dB条件下,本文方法所得最差条件下输出SINR随迭代次数变化曲线如图4所示。明显地,所得输出SINR波动幅度随着迭代次数增加而逐渐减小,且无论何种雷达配置,皆仅需大约5步迭代就趋于稳定,说明所提迭代方法具有较好的收敛性。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于波形认知的调频广播外辐射源雷达技术研究[J]. 龚道银,王峰,周易. 国外电子测量技术. 2018(11)
[2]窄带无源雷达OMP三维成像算法[J]. 刘玉春. 电子测量与仪器学报. 2018(07)
[3]X波段导航雷达海表面流反演的改进NSP算法[J]. 包中华,马狄,田永华,卢建斌. 仪器仪表学报. 2018(07)
[4]海杂波对机载雷达探测距离的影响[J]. 王军东. 电子测量技术. 2018(08)
[5]杂波条件下稳健的MIMO雷达发射波形和接收滤波器联合优化设计[J]. 王玉玺,黄国策,李伟,刘剑. 电子与信息学报. 2017(08)
本文编号：3141096
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