11 基于知识辅助的MIMO雷达波形设计方法.pdf

**基于知识辅助的MIMO雷达波形设计方法** 在现代雷达系统中，多输入多输出（MIMO）雷达因其能够提供更高的探测性能和更复杂的波形特性而备受关注。然而，MIMO雷达在实际应用中常常面临由于天线主瓣和副瓣杂波以及强干扰的影响，导致系统性能下降的问题。为了解决这一问题，本文提出了基于知识辅助的MIMO雷达波形设计方法，旨在提高雷达系统的抗干扰能力和目标检测能力。 文章首先构建了一个综合的目标函数，该函数考虑了三个方面：波束主瓣增益、旁瓣杂波抑制能力以及信号到杂波加噪声比（SCNR）的改善。波束主瓣增益是衡量雷达波束集中度的关键指标，高主瓣增益可以增强对目标的探测能力。旁瓣杂波抑制能力则关乎如何减少来自雷达天线旁瓣的杂波干扰，这对于在复杂环境中保持雷达系统的有效性和可靠性至关重要。SCNR的改善则是为了确保在有干扰的环境下，目标信号与背景噪声的区分度更高。 在优化问题的求解过程中，文章引入了对约束条件的松弛处理，使得波形矩阵在空间域和时间域上实现解耦。这种解耦合使得空域波束形成和时域波形设计可以独立优化，从而更灵活地调整波形特性以适应不同的环境需求。通过这种方式，可以设计出具有低副瓣的波束图案，以减少副瓣杂波的影响，同时创建深度的强杂波抑制凹口，进一步增强对强干扰的抑制能力。 在波形设计阶段，文章采用了L-BFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法来生成恒模的发射波形矩阵。L-BFGS是一种常用的优化算法，能够有效地寻找全局最优解，适合解决非线性优化问题。通过这种方法设计的波形矩阵，可以实现波束形状的优化，形成理想的低副瓣和深凹口，提高雷达系统的抗干扰性能。 此外，为了最大化目标输出的SCNR，文章采用迭代算法分别求解优化的主瓣发射波形和接收滤波器。迭代算法逐步优化各个参数，确保在满足特定性能指标的同时，最大化SCNR，从而提升目标检测的精度和信噪比。 通过电磁仿真模拟距离扩展目标的数据，验证了所提出的知识辅助MIMO雷达波形设计方法的有效性。距离扩展目标是指目标回波信号在距离轴上有较大的展宽，这在实际雷达应用场景中较为常见。通过实验证明，该方法能够在面对这类目标时仍能保持良好的性能，表明其具有较强的适用性和实用性。 总结来说，本文提出的基于知识辅助的MIMO雷达波形设计方法，通过综合考虑多个性能指标并利用优化算法，实现了对波形特性的精细调控，提高了雷达系统在杂波和干扰环境下的性能，对于推动MIMO雷达技术的发展具有重要意义。