[發明專利]適合參數估計的認知雷達最優波形設計方法有效
| 申請號: | 201410367813.4 | 申請日: | 2014-07-29 |
| 公開(公告)號: | CN104198993B | 公開(公告)日: | 2017-01-04 |
| 發明(設計)人: | 傅雄軍;袁大森;彭水蓮;李婷;高梅國;王才;趙會朋;李文靜 | 申請(專利權)人: | 北京理工大學 |
| 主分類號: | G01S7/02 | 分類號: | G01S7/02 |
| 代理公司: | 北京理工大學專利中心11120 | 代理人: | 溫子云,仇蕾安 |
| 地址: | 100081 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 適合 參數估計 認知 雷達 最優 波形 設計 方法 | ||
技術領域
本發明涉及認知雷達波形設計研究領域,尤其涉及一種認知雷達最優估計波形設計方法。
背景技術
認知雷達賦予了雷達系統感知環境、理解環境、學習、推理并判斷決策的能力,使雷達系統能夠適應復雜多變的電磁環境,從而提升雷達系統的性能。認知雷達的主要特點是引入雷達閉環系統,包括兩個部分:知識輔助和自適應波形設計。雷達通過目標回波信號處理來獲取目標信息,而不同的發射波形會使目標回波中攜帶的目標信息量不同,對認知雷達而言體現在對不同目標采用與觀測視角匹配的最優波形,從而提高雷達性能。因此波形設計對于認知雷達進行目標信息提取具有重要意義。
波形設計包括最優估計波形設計和最優檢測波形設計,分別適用于參數估計和目標檢測。基于信息論的波形設計方法體現了認知雷達感知環境的特點,使回波中包含的目標信息最大,以最大程度獲取目標信息,更適合用于目標參數估計,進而達到目標識別的目的。本發明針對最優估計波形設計進行方案設計。
現有認知雷達最優估計波形設計方法的其中一種方案是:
1、假設已知目標沖激響應h(t),構建如圖1所示的信道模型;
2、根據信道模型,利用注水法得到所需設計波形的能量譜密度;
3、根據所述能量譜密度得到時域波形幅度。
上述估計波形設計方案的缺陷是:
1、通常情況下目標的沖激響應是未知的,而上述方案根據給定目標沖激響應或假定目標的目標沖激響應構建信道模型,不符合實際情況;
2、最終合成的時域復波形不僅包括幅度,還包括相位,但是目前公開的文件中或是未提及如何分配相位(一般未提及);或是參照選擇的參考信號的相位來分配相位,但波形性能與時域波形的恒幅性能需要折衷(僅一人)。
發明內容
有鑒于此,本發明提供了一種適合參數估計的認知雷達最優估計波形設計方法,該方法得到了最優估計雷達時域波形。
本發明的適合微動參數估計的認知雷達最優波形設計方法包括:
一種適合參數估計的認知雷達最優波形設計方法,包括如下步驟:
步驟1、雷達發射線性調頻信號得到目標回波,進而得到目標的沖激響應;
步驟2、基于目標的沖激響應構建雷達發射信號經由目標反射到雷達接收機的信道模型;根據該信道模型,利用注水法得到所需設計波形的能量譜密度;
步驟3、在初始隨機分配波形幅度譜序列中各元素相位的基礎上,以所述能量譜密度和時域復波形幅度恒定作為約束條件,利用迭代的加權最小二乘法得到恒幅的時域復波形,且每次迭代后均由該時域復波形的傅里葉變換得到波形幅度譜序列各元素新的相位;所述波形幅度譜為能量譜密度開根號計算得到;
步驟4、雷達發射設計的時域復波形,得到目標回波,利用目標回波進行參數估計;
步驟5、一個參數估計積累時間達到后,利用當前的目標回波更新目標的沖激響應,返回步驟2。
優選地,步驟3中,所述利用迭代的加權最小二乘法得到恒幅的時域復波形的步驟具體為:
設,給定的波形能量譜為P(k),其中,k=1,2,3,…,K-1,k為頻域采樣點,K為頻域總采樣點數,則真實的幅度譜為假設設計的時域復波形為N≤K,n為時域采樣點,N為時域總采樣點數,M表示該時域復波形的模,且根據帕塞瓦爾定理可得θn為采樣點n處時域復波形的相位;
A(k)(k=0,1,…,K-1)是a(n)的K點傅里葉變換,即DFT[]指傅里葉變換,令A(k)=|A(k)|ejφ(k),s=[S(0)ejφ(0),S(1)ejφ(1),…,S(K-1)ejφ(K-1)]T,a=[a(0),a(1),…,a(N-1)]T,A=[A(0),A(1),…,A(K-1)]T,K×N維的DFT矩陣為:其中,的上角標表示指數kn,則A=Da;
幅度譜估計的加權最小二乘誤差為J(0)=(s-Da)HW(s-Da);W為權矩陣,并規定為正定矩陣;所以a的線性加權最小二乘估計為:
利用迭代法求解a,迭代的收斂條件設定為上角標(i)和(i-1)均為迭代次數,常數C為設定的門限;
迭代過程具體步驟如下:
步驟S1、在0~2π范圍內隨機選取數值給φ(k)賦初值為上標為迭代次數,當前為0;迭代次數加1,即令i=1;
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