CN110632559B - 一种基于应用特征的mimo脉冲雷达波形设计与优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于应用特征的MIMO脉冲雷达波形设计与优化方法，包括如下步骤：(1)设MIMO雷达发射波形为脉冲信号，并在每一个脉冲间的不同发射波形上添加不同的随机相位，得到N*M的随机相位矩阵H，其中N为MIMO雷达的发射天线个数，M为发射波形的脉冲数；(2)在对目标回波信号进行处理之后，画出波形模糊图，从中提取多个维度，建立一个评价波形设计优劣的综合指标F；(3)以步骤(1)中的随机相位矩阵H为自变量，步骤(2)中的综合评价指标F为因变量，通过模式搜索法检索出使F在每一个初值区间范围内取得最小值的H，并把H代入发射波形中，得到优化后的发射波形。本发明对所有指标信息都进行了优化，相较于其他优化算法较为简单易行。

Description

一种基于应用特征的MIMO脉冲雷达波形设计与优化方法
技术领域
本发明涉及雷达信号处理技术领域，尤其是一种基于应用特征的MIMO脉冲雷达波形设计与优化方法。
背景技术
MIMO雷达操作的关键因素是多个正交波形可以同时使用。获得正交波形的最简单方法是时分多址(TDMA)，但不适合于操作要求高PRF的方案；多普勒多址(DDMA)MIMO波形只能应用于低频雷达(例如，HF雷达)或用于短程检测的雷达。由于不存在具有良好的自动和互相关特性的理想正交码序列，所以CDMA MIMO波形能近似地满足正交性要求。
由于CDMA波形设计方法的测量精度有限，因此需要在在原始波形的基础上进行优化。主要通过构造合适的代价函数，使用合适的优化算法来得到最优的信号波形。在构造代价函数方面，YANG Y在文献“MIMO radar waveform design basedon mutual informationand minimum meansquare error estimation”利用信息论的方法，通过回波的互信息以及最小均方误差准则对波形进行优化，金明在文献“基于遗传算法的类零相关多相码设计”提出零相关区域的概念，它关心该区域内的旁瓣，忽略区域外的旁瓣，使得临近距离单元回波间的干扰得到有效的消除。
在优化算法方面，DENG H在文献“Polyphase code design for orthogonalnetted radar systems”提出利用模拟退火算法设计正交多相码信号，得到了比较低的自相关旁瓣，LIU B在文献“Polyphase orthogonal code design for MIMO radar systems”用遗传算法来设计正交多相码，降低了发射信号的自相关旁瓣峰和互相关峰，王伟在文献“基于混合算法的MIMO雷达正交多相码设计”用遗传禁忌混合算法进行优化，使得自相关旁瓣峰值和互相关峰进一步降低。但目前的技术和优化算法缺乏对应用特征的优化，导致应用特征效果并不理想。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于应用特征的MIMO脉冲雷达波形设计与优化方法，对所有指标信息都进行了有效的优化，相较于其他优化算法较为简单易行。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于应用特征的MIMO脉冲雷达波形设计与优化方法，包括如下步骤：
(1)设MIMO雷达发射波形为脉冲信号，并在每一个脉冲间的不同发射波形上添加不同的随机相位，得到N*M的随机相位矩阵H，其中N为MIMO雷达的发射天线个数，M为发射波形的脉冲数；
(2)在对目标回波信号进行处理之后，画出波形模糊图，从中提取多个维度，建立一个评价波形设计优劣的综合指标F；
(3)以步骤(1)中的随机相位矩阵H为自变量，步骤(2)中的综合评价指标F为因变量，通过模式搜索法检索出使F在每一个初值区间范围内取得最小值的H，并把H代入发射波形中，得到优化后的发射波形。
优选的，步骤(2)中，多个维度为距离维、速度维、方位角和俯仰角。
优选的，步骤(2)中，综合指标F以多个维度信息的主瓣宽度、主瓣增益以及主副瓣比多项参数做为基本指标；
Fi＝l1δx+l2δv+l3δa+…
其中，δ为每项指标实际测量值与理论值的差，li为每项指标的加权值。
优选的，步骤(2)中，确保雷达在波束可扫描范围内对所有角度的设计都得到优化，对多维空间内所有分辨单元遍历一次，把所有分辨单元的评价指标求和即为所需要的综合评价指标；
Figure BDA0002204230710000021
F越小，则表示实际测量值与理论值的差距越小，即波形越符合设计要求。
优选的，步骤(3)中，给定一个随机初始相位的上下限、循环次数，在每一个循环内给定一个随机初值相位，同时设定优化的终止条件，即函数最大评价次数、最大迭代次数以及终止容限；通过模式搜索法寻找一系列的点X0，X1，X2，…，这些点都越来越靠近最优值点，当搜索进行到终止条件时则将最后一个点作为本次搜索的解，即最优随机相位序列。
本发明的有益效果为：(1)以多维模糊图为设计准则，提取总系统增益、主副瓣比、主瓣宽度等全面的指标信息，并对所有指标信息都进行了有效的优化；(2)对空间内所有目标点都进行了优化；(3)采用模式搜索法进行优化，无需进行求导运算，相较于其他优化算法较为简单易行。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
图2为本发明波形距离-速度模糊函数示意图。
图3为本发明波形距离-角度模糊函数示意图。
图4为本发明波形速度-角度模糊函数示意图。
图5为本发明的目标距离增益示意图。
图6为本发明的目标速度增益示意图。
图7为本发明的目标角度增益示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种基于应用特征的MIMO脉冲雷达波形设计与优化方法，包括如下步骤：
步骤1、设MIMO雷达发射波形为脉冲信号，并在每一个脉冲间的不同发射波形上添加不同的随机相位，得到N*M的随机相位矩阵H，其中N为MIMO雷达的发射天线个数，M为发射波形的脉冲数。
步骤2、在对目标回波信号进行处理之后，画出波形模糊图，从中提取多个维度，如距离维、速度维、方位角和俯仰角等信息，建立一个评价波形设计优劣的综合指标F，并以多个维度信息的主瓣宽度、主瓣增益以及主副瓣比等多项参数做为基本指标。
Fi＝l1δx+l2δv+l3δa+…
其中，δ为每项指标实际测量值与理论值的差，li为每项指标的加权值。
另外，为了确保雷达在波束可扫描范围内对所有角度的设计都得到优化，因此根据实际测量范围需要，对多维空间内所有分辨单元遍历一次，把所有分辨单元的评价指标求和即为所需要的综合评价指标。
Figure BDA0002204230710000031
可以看出，F越小，则表示实际测量值与理论值的差距越小，即波形越符合设计要求。
步骤3、以步骤1中的随机相位矩阵H为自变量，综合评价指标F为因变量，通过模式搜索法检索出使F在每一个初值区间范围内取得最小值的H，并把H代入发射波形中，得到优化后的发射波形。
给定一个随机初始相位的上下限、循环次数，在每一个循环内给定一个随机初值相位，同时设定优化的终止条件，即函数最大评价次数、最大迭代次数以及终止容限等。通过模式搜索法寻找一系列的点X0，X1，X2，…，这些点都越来越靠近最优值点，当搜索进行到终止条件时则将最后一个点作为本次搜索的解，即最优随机相位序列。
具体步骤如下：
第一步：设置初始随机相位矩阵Q0，Δ0＞0，k＝0,ε＞0；
第二步：在第k迭代步时，确定满足以下两个条件的步长sk：
(1)sk∈ΔkPk≡Δk[BΓk BLk]
(2)若min{F(Hk+y)，y∈ΔkBΓk}＜F(Hk)，则F(Hk+sk)＜F(Hk)
其中，B为基矩阵，在每一步迭代中是不变的。Ck为生成矩阵，记为：
Ck＝[Mk -Mk Lk]＝[Гk Lk]
并且：
Pk＝BCk
Mk是由整数元构成的n阶非奇异方阵的集合，Lk至少包含一零向量列，模式搜索法的搜索方向一般取Pk的某一列。
令：
ρk＝F(Hk)-F(Hk+sk)
第三步：如果ρk＞0，那么Hk+1＝Hk+sk，否则Hk+1＝Hk。
第四步：如果Δk＜ε和‖sk‖＜ε都满足，则算法终止。
第五步：更新Ck，Δk，k＝k+1，转第二步。
其中Ck的更新应满足：
Ck＝[Mk -Mk Lk]＝[Γk Lk]
说明：Δk的更新规则为：
Figure BDA0002204230710000051
Figure BDA0002204230710000052
ω0＜0,ω1,…,ωL≥0
如果ρk≤0，那么Δk+1＝θΔk，否则Δk+1＝λΔk。由θ，λ的形式可知，0＜θ＜1，λ≥1。其中θ是个分数，也是个有理数。
本发明可通过仿真进一步说明：
基于上述对算法的描述，针对MIMO体制的脉冲雷达进行波形设计的仿真。雷达发射波形在每一个脉冲内的每一个发射信号上添加不同的初始相位，通过信号处理流程的各种算法，得到目标数据的三维数据信息，从目标数据的三维数据信息可以提取出三个二维数据组并画出对应的模糊图。图2、图3和图4给出了目标的距离-速度模糊图、距离-角度模糊图和速度-角度模糊图。
从模糊图中可以提取出目标总的系统增益、主副瓣比和主瓣宽度等信息。以理论值与提取出的实际值做差值并取绝对值作为评价指标，并将波束扫描范围内所有角度都考虑在内，得到总的评价指标。可以看出，总的评价指标越小，则表示测量实际值与理想值的差距越小，即波形越符合设计要求。
并用优化工具箱求出总的评价指标在不同的初始相位的条件下的最小值，将对应最小值的初始相位序列输出即为所求。优化出的序列与随机生成的序列进行对比结果由图5、图6、图7给出。可以明显发现系统增益提高了，副瓣略有降低，主瓣宽度略有变窄。

Claims (1)

1.一种基于应用特征的MIMO脉冲雷达波形设计与优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)设MIMO雷达发射波形为脉冲信号，并在每一个脉冲间的不同发射波形上添加不同的随机相位，得到N*M的随机相位矩阵H，其中N为MIMO雷达的发射天线个数，M为发射波形的脉冲数；
(2)在对目标回波信号进行处理之后，画出波形模糊图，从中提取多个维度，建立一个评价波形设计优劣的综合指标F；多个维度为距离维、速度维、方位角和俯仰角，综合指标F以多个维度信息的主瓣宽度、主瓣增益以及主副瓣比多项参数做为基本指标；
Fi＝l1δx+l2δv+l3δa+…
其中，δ为每项指标实际测量值与理论值的差，li为每项指标的加权值；
确保雷达在波束可扫描范围内对所有角度的设计都得到优化，对多维空间内所有分辨单元遍历一次，把所有分辨单元的评价指标求和即为所需要的综合评价指标；
Figure FDA0003897795820000011
F越小，则表示实际测量值与理论值的差距越小，即波形越符合设计要求；
(3)以步骤(1)中的随机相位矩阵H为自变量，步骤(2)中的综合评价指标F为因变量，通过模式搜索法检索出使F在每一个初值区间范围内取得最小值的H，并把H代入发射波形中，得到优化后的发射波形；给定一个随机初始相位的上下限、循环次数，在每一个循环内给定一个随机初值相位，同时设定优化的终止条件，即函数最大评价次数、最大迭代次数以及终止容限；通过模式搜索法寻找一系列的点X0，X1，X2，...，这些点都越来越靠近最优值点，当搜索进行到终止条件时则将最后一个点作为本次搜索的解，即最优随机相位序列，具体步骤如下：
第一步：设置初始随机相位矩阵Q0，Δ0＞0，k＝0，ε＞0；
第二步：在第k迭代步时，确定满足以下两个条件的步长sk：
(1)sk∈ΔkPk≡Δk[BΓk BLk]
(2)若min{F(Hk+y)，y∈ΔkBΓk}＜F(Hk)，则F(Hk+sk)＜F(Hk)
其中，B为基矩阵，在每一步迭代中是不变的，Ck为生成矩阵，记为：
Ck＝[Mk -Mk Lk]＝[Γk Lk]
并且：
Pk＝BCk
Mk是由整数元构成的n阶非奇异方阵的集合，Lk至少包含一零向量列，模式搜索法的搜索方向一般取Pk的某一列；
令：
ρk＝F(Hk)-F(Hk+sk)
第三步：如果ρk＞0，那么Hk+1＝Hk+sk，否则Hk+1＝Hk；
第四步：如果Δk＜ε和||sk||＜ε都满足，则算法终止；
第五步：更新Ck，Δk，k＝k+1，转第二步；
其中Ck的更新应满足：
Ck＝[Mk -Mk Lk]＝[Γk Lk]
说明：Δk的更新规则为：
Figure FDA0003897795820000021
Figure FDA0003897795820000022
ω0＜0，ω1，...，ωL≥0
如果ρk≤0，那么Δk+1＝θΔk，否则Δk+1＝λΔk，由θ，λ的形式可知，0＜θ＜1，λ≥1，其中θ是个分数，也是个有理数。
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