CN117289217B - 收发联合抗间歇采样转发干扰的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种收发联合抗间歇采样转发干扰的方法及装置，包括：以最小化干扰信号的积分水平与目标信号的积分旁瓣水平为目标，并考虑波形恒模约束、接收滤波器能量约束及非匹配滤波峰值损耗约束，建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数，将欧式空间上的联合约束优化问题转换为黎曼积流形空间上的无约束优化问题；求解无约束优化目标函数的欧式梯度，并将欧式梯度转化为黎曼梯度；基于黎曼梯度，对无约束优化目标函数在黎曼积流形对应切空间上进行梯度下降，并更新迭代点，直至收敛，输出当前的雷达发射波形及雷达接收端使用的非匹配滤波器。本发明提高了脉冲多普勒雷达抗间歇采样转发干扰性。
Description
技术领域
本发明主要涉及到雷达抗有源干扰技术领域，尤其是一种收发联合抗间歇采样转发干扰的方法及装置。
背景技术
间歇采样转发干扰（Interrupted-Sampling Repeater Jamming, ISRJ）是一种脉内相参欺骗式干扰。在实际工作过程中，间歇采样转发干扰机首先截获敌方雷达系统的发射波形，经过矩形脉冲串采样处理后，再将部分采样后的敌方雷达信号向外转发出去。直到检测到敌方雷达信号的下降沿后，间歇采样转发干扰机停止向外转发。由于间歇采样转发干扰信号与雷达发射波形具有强相关性，间歇采样转发干扰信号在接收端进行匹配滤波处理之后，会产生大量的虚假目标，进而影响对真实目标的检测。
针对间歇采样转发干扰抑制问题，国内外学者开展了大量研究并取得了一定成果。从雷达信号处理流程上看，这些方法主要可以分为两种：
一是基于接收端自适应处理的间歇采样转发干扰抑制方法。基于接收端的自适应处理方法主要是通过在干扰参数估计的前提下重构干扰信号，然后使用对消策略消除假目标对真实目标的影响。然而，这类方法的干扰抑制高度依赖于干扰参数估计结果，在估计结果存在偏差时，往往无法有效消除间歇采样转发干扰对目标检测的影响。
二是基于发射端波形优化的间歇采样转发干扰抑制方法、基于发射端优化的抗干扰方法主要是通过波形优化的方式降低对干扰信号的响应，尽量避免干扰能量进入雷达接收机。由于波形优化的自由度有限，对于这类方法在复杂有源场景下的干扰抑制性能不甚理想。
发明内容
针对现有技术中接收端自适应信号处理与发射端波形优化方法抗间歇采样转发干扰性能受限，以及经典迭代算法运行效率不高的问题，为了充分发挥雷达信号处理的自由度，进一步提升波形域抗干扰的自由度，进一步提升间歇采样转发干扰抑制性能，本发明提出一种收发联合抗间歇采样转发干扰的方法及装置。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一方面，本发明提供一种收发联合抗间歇采样转发干扰的方法及装置，包括：
在波形恒模约束、接收滤波器能量约束以及非匹配滤波峰值损耗约束下，以最小化雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平以及雷达接收端对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平，建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数；
将欧式空间上的所述联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数；
求解所述无约束优化目标函数的欧式梯度，并将所述无约束优化目标函数的欧式梯度转化为黎曼梯度；
基于所述无约束优化目标函数的黎曼梯度，对所述无约束优化目标函数在黎曼积流形对应切空间上进行梯度下降，并更新迭代点，直至满足迭代停止条件，输出当前的雷达发射波形以及雷达接收端使用的非匹配滤波器/>。
进一步地，在一优选实施方式中，所建立的抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数；
；
其中对雷达发射波形采样得到的采样序列为，其中，表示采样点，/>表示雷达发射波形采样点数，/>表示转置操作，/>表示帕累托权值；雷达接收端的非匹配滤波器对间歇采样转发干扰信号进行处理，其中雷达接收端的非匹配滤波器的非匹配滤波序列表示为/>，/>表示雷达接收端的非匹配滤波器的采样序列，/>表示共轭转置操作；/>表示雷达接收端使用非匹配滤波器对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平，/>表示具有峰值点约束的雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平。
进一步地，在一优选实施方式中，将所述抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数，表示为：
；
其中定义笛卡尔积，则变量/>所属空间/>表示为/>和/>所构成的黎曼积流形空间，即有/>，，/>，其中/>表示/>维复欧式空间，/>表示取共轭。
另一方面，本发明提供一种雷达收发联合抗间歇采样转发干扰装置，包括：
第一模块，用于在波形恒模约束、接收滤波器能量约束以及非匹配滤波峰值损耗约束下，以最小化雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平以及雷达接收端对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平，建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数；
第二模块，用于将欧式空间上的所述联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数；
第三模块，用于求解所述无约束优化目标函数的欧式梯度，并将所述无约束优化目标函数的欧式梯度转化为黎曼梯度；
第四模块，用于基于所述无约束优化目标函数的黎曼梯度，对所述无约束优化目标函数在黎曼积流形对应切空间上进行梯度下降，并更新迭代点，直至满足迭代停止条件，输出当前的雷达发射波形以及雷达接收端使用的非匹配滤波器。
另一方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
在波形恒模约束、接收滤波器能量约束以及非匹配滤波峰值损耗约束下，以最小化雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平以及雷达接收端对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平，建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数；
将欧式空间上的所述联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数；
求解所述无约束优化目标函数的欧式梯度，并将所述无约束优化目标函数的欧式梯度转化为黎曼梯度；
基于所述无约束优化目标函数的黎曼梯度，对所述无约束优化目标函数在黎曼积流形对应切空间上进行梯度下降，并更新迭代点，直至满足迭代停止条件，输出当前的雷达发射波形以及雷达接收端使用的非匹配滤波器。
另一方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
在波形恒模约束、接收滤波器能量约束以及非匹配滤波峰值损耗约束下，以最小化雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平以及雷达接收端对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平，建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数；
将欧式空间上的所述联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数；
求解所述无约束优化目标函数的欧式梯度，并将所述无约束优化目标函数的欧式梯度转化为黎曼梯度；
基于所述无约束优化目标函数的黎曼梯度，对所述无约束优化目标函数在黎曼积流形对应切空间上进行梯度下降，并更新迭代点，直至满足迭代停止条件，输出当前的雷达发射波形以及雷达接收端使用的非匹配滤波器。
本发明在抗间歇采样转发干扰（Interrupted-Sampling Repeater Jamming,ISRJ）的问题背景下，选取最小化接收端干扰信号的积分水平（Integrated Levels, IL）与目标信号的积分旁瓣水平（Integrated Sidelobe Levels, ISL）为优化准则。同时为保证雷达发射机的工作效率以及控制非匹配滤波体制带来的增益损失，进一步引入波形恒模约束、接收滤波器能量约束、以及非匹配滤波峰值损耗约束以建立欧式空间的联合约束优化目标函数。为了高效求解所建立的联合优化模型，进一步利用约束空间的几何特性，将欧式空间上的联合约束优化目标函数转化为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数，并提出一种基于黎曼积流形共轭梯度（Riemannian Product Manifold Conjugate Gradient,RPM-CG）算法求解所述无约束优化目标函数，实现了发射波形与接收滤波器的同时迭代求解。相比现有技术，本发明的技术效果至少体现在以下方面：
第一，扩展了间歇采样转发干扰（Interrupted-Sampling Repeater Jamming,ISRJ）抑制的自由度，即优化自由度高。传统间歇采样转发干扰抑制方法单纯从发射端或接收端考虑，仅利用了发射端或接收端的一个自由度，而本发明考虑了发射波形与接收滤波器联合优化问题，采用发射波形与接收滤波器联合优化，提高波形抗干扰性能与算法运行效率。
第二，实现发射波形与接收滤波器的同时迭代。对于联合优化问题，经典的求解方法是采用交替优化的策略，即固定其中一个变量优化另一个变量，交替优化直至收敛。针对这一问题，本发明利用恒模约束与能量约束的几何特性，将欧式空间上的非凸约束优化问题转化为黎曼积流形空间上的无约束优化问题，实现了发射波形与接收滤波器的同时迭代。
第三，抗间歇采样转发干扰性能好。本发明提出一种基于黎曼积流形共轭梯度（Riemannian Product Manifold Conjugate Gradient, RPM-CG）算法用于发射波形与接收滤波器的联合优化，以实现对间歇采样转发干扰的有效抑制。与经典方法相比，本发明所提方法具有更快的收敛速率，且具有更优的抗间歇采样转发干扰性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1是一实施例提供的一种收发联合抗间歇采样转发干扰的方法的流程图；
图2是一实施例中目标函数值收敛曲线图；
图3是一实施例中梯度范数值收敛曲线图；
图4是一实施例中间歇采样转发干扰机单次转发干扰时初始化随机波形的匹配滤波结果图；
图5是一实施例中间歇采样转发干扰机单次转发时RPM-CG算法输出的非匹配滤波结果图；
图6是一实施例中间歇采样转发干扰机两次转发干扰时初始化随机波形的匹配滤波结果；
图7是一实施例中间歇采样转发干扰机两次转发干扰时RPM-CG算法输出的非匹配滤波结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1，一实施例中提供一种收发联合抗间歇采样转发干扰的方法，包括：
（1）建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数；
本实施例在抗间歇采样转发干扰（Interrupted-Sampling Repeater Jamming,ISRJ）应用背景下，以最小化雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平以及雷达接收端对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平为优化准则，同时考虑形恒模约束、接收滤波器能量约束以及非匹配滤波峰值损耗约束，建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数，如下：
；
其中对雷达发射波形采样得到的采样序列为，其中，/>表示采样点，/>表示雷达发射波形采样点数，/>表示转置操作，/>表示帕累托权值；雷达接收端的非匹配滤波器对间歇采样转发干扰信号进行处理，其中雷达接收端的非匹配滤波器的非匹配滤波序列表示为/>，/>表示雷达接收端的非匹配滤波器的采样序列，/>表示共轭转置操作；/>表示雷达接收端使用非匹配滤波器对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平，/>表示具有峰值点约束的雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平；
（2）将欧式空间上的联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数；
（3）求解无约束优化目标函数的欧式梯度；
（4）将无约束优化目标函数的欧式梯度转化为黎曼梯度；
（5）基于无约束优化目标函数的黎曼梯度，迭代求解所述无约束优化目标函数直到满足迭代停止条件，则停止迭代并输出当前的雷达发射波形以及雷达接收端使用的非匹配滤波器。
基于所述无约束优化目标函数的黎曼梯度，对无约束优化目标函数在黎曼积流形对应切空间上进行梯度下降，并更新迭代点，直至满足迭代停止条件，输出当前的雷达发射波形以及雷达接收端使用的非匹配滤波器/>。可以理解，本发明对于迭代停止条件的设计不作限制，本领域技术人员可以根据本领域惯用手段、公知常识以及自身经验，选择设置核实的迭代停止条件，如设置最大迭代次数等。
可以理解，本发明中所述迭代停止条件的设置方式不限，本领域技术人员可以基于本领域的惯用手段或者公知常识设定。在优选实施方式中，可以通过设置最大迭代次数作为迭代停止条件，或者，当前后两次迭代中计算得到的目标函数值的差值小于设定阈值（设定阈值根据经验设定，如设置为0.001）时，停止迭代。
在实际工作场景中，间歇采样转发干扰机首先截获雷达信号，然后自身对雷达信号进行部分转发，这一过程可以等效为利用一采样序列对雷达信号进行采样。将雷达发射波形的采样序列与间歇采样转发干扰机对的雷达发射波形的采样序列分别表示为以及/>，其中/>表示采样点数，/>。则间歇采样转发干扰（Interrupted-Sampling Repeater Jamming, ISRJ）信号/>可以表示为：
；
其中表示哈德玛乘积。
将雷达接收端非匹配滤波器的非匹配滤波序列表示为，则雷达发射波形经雷达接收端非匹配滤波器进行非匹配滤波处理后的积分旁瓣水平（IntegratedSidelobe Levels, ISL）可以表示为：
；
其中：
，
，
表示目标信号的接收滤波器移位矩阵，/>表示目标信号的发射波形移位矩阵，为一对角阵，除其第N个对角元素为0外，其余对角元素全为1，/>表示转置操作，/>表示共轭转置操作。
由于白噪声条件下的非匹配滤波处理会带来处理增益损失，本实施例通过引入函数分量去约束雷达发射波形经非匹配滤波后的峰值点取值迫近设置值/>其中，为预设的波形非匹配滤波期望峰值水平。因此，具有峰值点约束的雷达发射波形经非匹配滤波处理后的积分旁瓣水平ISL可以表示为：
；
其中，表示取模长，/>为惩罚因子。
对于间歇采样转发干扰信号而言，其非匹配滤波处理后的积分水平（IntegratedLevels, IL）IL值可以表示为：
；
同时，为了实现对间歇采样转发干扰信号的有效抑制，引入函数分量对间歇采样转发干扰信号非匹配滤波后的峰值进行优化，进而雷达接收端使用非匹配滤波器对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平，为：
；
其中，，，
表示间歇采样转发干扰信号非匹配滤波处理后的预设峰值，/>表示间歇采样转发干扰信号的接收滤波器加权移位矩阵，/>表示间歇采样转发干扰信号的发射波形加权移位矩阵，/>为惩罚因子。
为了有效控制处理增益损耗，雷达发射波形与雷达接收端的非匹配滤波器应该均满足能量约束。此外，为了使得雷达发射机保持在最大效率的工作状态，发射波形应当进一步满足恒模约束。引入帕累托优化框架，所建立的抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数表示为：
；
其中，表示帕累托权值。在实际的应用中，/>可以根据任务需求自适应调整。
恒模约束与能量约束限定的搜索空间分别构成了黎曼复圆流形与黎曼斯蒂弗尔流形。因而可以通过构建一个由二者组成的积流形。在一实施例中，提出将所述抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数。
具体地，约束发射波形的恒模约束以及约束接收滤波器的能量约束在黎曼流形空间上的表示形式分别为：
；
；
其中，表示/>维复欧式空间，/>表示取共轭。
定义笛卡尔积，则变量/>所属空间/>可以表示为/>和/>所构成的黎曼积流形空间，由此可得，
；
因此，步所述抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数，表示为：
；
对于上述无约束优化目标函数，本领域技术人员可以在现有的优化算法中根据经验或者常识选择合适的算法求解，输出最终的雷达发射波形以及雷达接收端使用的非匹配滤波器。
在一优选实施例中，提出了一种基于黎曼积流形共轭梯度（Riemannian ProductManifold Conjugate Gradient, RPM-CG）算法求解所述无约束优化目标函数，包括：
求解无约束优化目标函数的欧式梯度；
将无约束优化目标函数的欧式梯度转化为黎曼梯度；
基于无约束优化目标函数的黎曼梯度，迭代求解所述无约束优化目标函数直到满足迭代停止条件，则停止迭代并输出当前的雷达发射波形以及雷达接收端使用的非匹配滤波器。
具体地，在一实施例中给出了求解无约束优化目标函数的欧式梯度计算过程，如下：
；
其中，无约束优化目标函数关于/>的欧式梯度可以计算为：
；
其中，，
。
同理，无约束优化目标函数关于/>的欧式梯度可以计算为：
，
其中，，。
具体地，在一实施例中给出了将欧式梯度转化为黎曼梯度的方法，包括：
根据黎曼梯度与欧式梯度之间的投影关系，无约束优化目标函数在黎曼积流形上的黎曼梯度/>可以用欧式空间上的欧式梯度/>表示为：
；
其中，和/>分别表示无约束优化目标函数关于/>和/>的黎曼梯度。
根据黎曼复圆流形与黎曼斯蒂弗尔流形的基本性质，投影算子和/>分别可以表示为：
；
以及
；
其中，和/>表示黎曼复圆流形和黎曼斯蒂弗尔流形上的切空间，/>表示取实部操作。
因此，可以由无约束优化目标函数/>关于/>的欧式梯度表示为：
；
同理，可以由无约束优化目标函数/>关于/>的欧式梯度表示为：
；
黎曼梯度是黎曼积流形对应切空间上的最速上升方向。基于无约束优化目标函数的黎曼梯度，迭代求解所述无约束优化目标函数直到满足迭代停止条件，具体地，包括：
在黎曼积流形对应切空间上，第k次迭代时进行梯度下降的过程，表示为：
，
其中表示搜索步长，可以利用线搜索方法得到，/>表示第k次迭代时变量/>的值，/>表示下降方向，/>分别表示第k次迭代时/>、/>的下降方向。
在本发明中，与/>分别计算为：
；
以及
；
其中，、/>分别表示无约束优化目标函数关于/>、/>的黎曼梯度，/>为Polark-Ribière参数。/>与/>分别表示黎曼复圆流形和黎曼斯蒂弗尔流形上向量转移算子，具有如下形式：
；
；
其中，表示从点/>到点/>的转移，/>表示切空间上的/>点处的切向量，/>表示/>的共轭，/>表示从点/>到/>的转移过程，/>表示切空间上/>点处的切向量，表示取实部操作。
上述梯度下降是在黎曼积流形对应切空间进行的，为了更新迭代点，还需要使用收缩算子将映射回流形曲面。更新后的迭代点/>可以由下式计算：
；
其中，表示二范数。
不断迭代，直到迭代次数达到预设最大值，则停止迭代并输出当前的雷达发射波形与雷达接收端使用的非匹配滤波器/>。
本发明的效果通过以下数值仿真实验做进一步的说明：
实验场景：
以下实验在计算机（内核2.30GHz i7-12700H, RAM40.0GB）上进行，使用的MATLAB版本为R2022b。实验过程中，脉冲宽度设置为，带宽设置为/>，间歇采样转发干扰信号采样周期设置为/>，采样率设置为/>，间歇采样转发干扰信号占空比设置为0.25，间歇采样转发干扰信号转发时延设置为/>，信干比设置为10dB。设置为-30dB,设置为-1dB,帕累托权值设置为0.5，惩罚因子/>，最大迭代次数设置为5000。
步骤一，在抗间歇采样转发干扰（Interrupted-Sampling Repeater Jamming,ISRJ）应用背景下，以最小化雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平以及雷达接收端对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平为优化准则，同时考虑形恒模约束、接收滤波器能量约束以及非匹配滤波峰值损耗约束，建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数。初始化发射波形，初始化接收滤波器，初始化算法迭代最大次数值。
步骤二，优化模型形式转换：将欧式空间上的联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数。
步骤三，基于本发明提供的基于黎曼积流形共轭梯度（Riemannian ProductManifold Conjugate Gradient, RPM-CG）算法求解所述无约束优化目标函数。
步骤四，判断收敛：若满足迭代停止条件，则输出当前的雷达发射波形与雷达接收端使用的非匹配滤波器/>；否则重复步骤三，直到收敛。
图2是目标函数值随迭代次数的变化曲线，由图2可知随着迭代进行，目标函数值单调下降，直到满足收敛条件时算法停止运行。图3给出了梯度范数值随迭代次数的变化曲线，随着迭代的进行，梯度范数值基本呈现下降趋势。由于联合优化模型的非凸性质，梯度范数值并未呈现单调递减特性。图4给出了间歇采样转发干扰机单次转发干扰时初始化随机波形的匹配滤波结果。由于间歇采样转发干扰机的作用，匹配滤波处理之后出现两个峰值，其中一个为假目标，且假目标峰值高度为-2.47dB，对目标检测造成了影响。图5为间歇采样转发干扰机单次转发干扰时RPM-CG算法输出的非匹配滤波结果，其结果图中仅在目标位置出现了一个峰值，且其最高的旁瓣值为-15.11dB，对间歇采样转发干扰机干扰形成了有效抑制。图6为间歇采样转发干扰机两次转发干扰时初始化随机波形的匹配滤波结果。由于干扰机的作用，匹配滤波处理之后出现三个峰值，其中两个为假目标，且假目标峰值高度为-0.89dB和-1.29dB。图7为间歇采样转发干扰机两次转发干扰时RPM-CG算法输出的非匹配滤波结果。经过RPM-CG算法的处理，其输出结果的非匹配滤波最高旁瓣值为-11.40dB，对间歇采样转发干扰机假目标形成了有效抑制,提升了目标的检测性能。
通过实验结果可以发现，本发明实现了对间歇采样转发干扰机的有效抑制，在雷达认知有源干扰抑制方面，更具有应用价值。
一实施例中，提供一种雷达收发联合抗间歇采样转发干扰装置，包括：
第一模块，用于在波形恒模约束、接收滤波器能量约束以及非匹配滤波峰值损耗约束下，以最小化雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平以及雷达接收端对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平，建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数；
第二模块，用于将欧式空间上的所述联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数；
第三模块，用于求解所述无约束优化目标函数的欧式梯度，并将所述无约束优化目标函数的欧式梯度转化为黎曼梯度；
第四模块，用于基于所述无约束优化目标函数的黎曼梯度，对所述无约束优化目标函数在黎曼积流形对应切空间上进行梯度下降，并更新迭代点，直至满足迭代停止条件，输出当前的雷达发射波形以及雷达接收端使用的非匹配滤波器。
上述各模块的实现方法以及模型的构建均可采用前述任一实施例的中所描述的方法，在此不再赘述。
另一方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一实施例中所提供的雷达收发联合抗间歇采样转发干扰方法的步骤。该计算机设备可以是服务器。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储样本数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。
另一方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例中所提供的雷达收发联合抗间歇采样转发干扰方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
本发明未尽事宜为公知技术。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
以上所述仅为本发明的优选的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.收发联合抗间歇采样转发干扰的方法，其特征在于，包括：
在波形恒模约束、接收滤波器能量约束以及非匹配滤波峰值损耗约束下，以最小化雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平以及雷达接收端对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平，建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数，所建立的抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数，为：
；
其中对雷达发射波形采样得到的采样序列为，其中，/>表示采样点，/>表示雷达发射波形采样点数，/>表示转置操作，/>表示帕累托权值；雷达接收端的非匹配滤波器对间歇采样转发干扰信号进行处理，其中雷达接收端的非匹配滤波器的非匹配滤波序列表示为/>，/>表示雷达接收端的非匹配滤波器的采样序列，表示共轭转置操作；/>表示雷达接收端使用非匹配滤波器对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平，/>表示具有峰值点约束的雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平；
将欧式空间上的所述联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数，表示为：
；
其中定义笛卡尔积，则变量/>所属空间/>表示为/>和/>所构成的黎曼积流形空间，即有/>，，/>，其中/>表示/>维复欧式空间，/>表示取共轭；
求解所述无约束优化目标函数的欧式梯度，并将所述无约束优化目标函数的欧式梯度转化为黎曼梯度；
基于所述无约束优化目标函数的黎曼梯度，对所述无约束优化目标函数在黎曼积流形对应切空间上进行梯度下降，并更新迭代点，直至满足迭代停止条件，输出当前的雷达发射波形以及雷达接收端使用的非匹配滤波器/>。
2.根据权利要求1所述的收发联合抗间歇采样转发干扰的方法，其特征在于，所述，表示为：
；
其中，表示哈德玛乘积，/> 表示间歇采样转发干扰信号干扰机对雷达发射波形的采样序列，/>，
，
，
表示间歇采样转发干扰信号的接收滤波器加权移位矩阵，/>表示间歇采样转发干扰信号的发射波形加权移位矩阵，/>为惩罚因子，/>表示间歇采样转发干扰信号非匹配滤波处理后的预设峰值，/>表示取模值。
3.根据权利要求1所述的收发联合抗间歇采样转发干扰的方法，其特征在于，所述，表示为：
；
其中，引入函数分量去约束雷达发射波形经非匹配滤波后的峰值点取值迫近设置值/>，/>为预设的波形非匹配滤波期望峰值水平，/>为惩罚因子，
，
，
表示目标信号的接收滤波器移位矩阵，/>表示目标信号的发射波形移位矩阵，/>为除第/>个对角元素为0，其余对角元素为1的常值矩阵。
4.根据权利要求1或2或3所述的收发联合抗间歇采样转发干扰的方法，其特征在于，帕累托权值。
5.根据权利要求4所述的收发联合抗间歇采样转发干扰的方法，其特征在于，基于无约束优化目标函数的黎曼梯度，迭代求解所述无约束优化目标函数直到满足迭代停止条件，包括：
在黎曼积流形对应切空间上，第k次迭代时进行梯度下降的过程，表示为：
，
其中表示搜索步长，/>表示第/>次迭代时变量/>的值，/>表示下降方向，/>分别表示第k次迭代时/>、/>的下降方向，/>与/>分别计算为：
，
，
其中，、/>分别表示无约束优化目标函数关于/>、/>的黎曼梯度，/>为Polark-Ribière参数；/>与/>分别表示黎曼复圆流形和黎曼斯蒂弗尔流形上向量转移算子，表示为：
，
，
其中，表示从点/>到点/>的转移，/>表示切空间上的/>点处的切向量，/> 表示/>的共轭，/>表示从点/>到/>的转移过程，/>表示切空间上/>点处的切向量，/>表示取实部操作；
更新迭代点，更新后的迭代点由下式计算：
；
其中，表示二范数；
不断迭代，直到迭代次数达到预设最大值，则停止迭代并输出当前的雷达发射波形与雷达接收端使用的非匹配滤波器/>。
6.收发联合抗间歇采样转发干扰装置，其特征在于，包括：
第一模块，用于在波形恒模约束、接收滤波器能量约束以及非匹配滤波峰值损耗约束下，以最小化雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平以及雷达接收端对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平，建立抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数，所建立的抗间歇采样转发干扰的联合约束优化目标函数，为：
；
其中对雷达发射波形采样得到的采样序列为，其中，/>表示采样点，/>表示雷达发射波形采样点数，/>表示转置操作，/>表示帕累托权值；雷达接收端的非匹配滤波器对间歇采样转发干扰信号进行处理，其中雷达接收端的非匹配滤波器的非匹配滤波序列表示为/>，/>表示雷达接收端的非匹配滤波器的采样序列，表示共轭转置操作；/>表示雷达接收端使用非匹配滤波器对间歇采样转发干扰信号进行非匹配滤波处理后的积分水平，/>表示具有峰值点约束的雷达发射波形的非匹配滤波积分旁瓣水平；
第二模块，用于将欧式空间上的所述联合约束优化目标函数转换为黎曼积流形空间上的无约束优化目标函数，表示为：
；
其中定义笛卡尔积，则变量/>所属空间/>表示为/>和/>所构成的黎曼积流形空间，即有/>，，/>，其中/>表示/>维复欧式空间，/>表示取共轭；
第三模块，用于求解所述无约束优化目标函数的欧式梯度，并将所述无约束优化目标函数的欧式梯度转化为黎曼梯度；
第四模块，用于基于所述无约束优化目标函数的黎曼梯度，对所述无约束优化目标函数在黎曼积流形对应切空间上进行梯度下降，并更新迭代点，直至满足迭代停止条件，输出当前的雷达发射波形以及雷达接收端使用的非匹配滤波器。
7.根据权利要求6所述的收发联合抗间歇采样转发干扰装置，其特征在于，帕累托权值。
8.根据权利要求7所述的收发联合抗间歇采样转发干扰装置，其特征在于，第四模块中，基于无约束优化目标函数的黎曼梯度，迭代求解所述无约束优化目标函数直到满足迭代停止条件，包括：
在黎曼积流形对应切空间上，第k次迭代时进行梯度下降的过程，表示为：
，
其中表示搜索步长，/>表示第/>次迭代时变量/>的值，/>表示下降方向，/>分别表示第k次迭代时/>、/>的下降方向，/>与/>分别计算为：
；
；
其中，、/>分别表示无约束优化目标函数关于/>、/>的黎曼梯度，/>为Polark-Ribière参数；/>与/>分别表示黎曼复圆流形和黎曼斯蒂弗尔流形上向量转移算子，表示为：
；
；
其中，表示从点/>到点/>的转移，/>表示切空间上的/>点处的切向量，/> 表示/>的共轭，/>表示从点/>到/>的转移过程，/>表示切空间上/>点处的切向量，/>表示取实部操作；
更新迭代点，更新后的迭代点由下式计算：
；
其中，表示二范数；
不断迭代，直到迭代次数达到预设最大值，则停止迭代并输出当前的雷达发射波形与雷达接收端使用的非匹配滤波器/>。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111965632A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-11-20 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于黎曼流形降维的雷达目标检测方法 |
| CN113030931A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-06-25 | 电子科技大学长三角研究院(衢州) | 基于流形优化的mimo雷达波形生成方法 |
| CN113050079A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-06-29 | 电子科技大学长三角研究院(衢州) | 一种雷达发射波形和接收滤波器权向量的联合生成方法 |
| CN113642181A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-12 | 电子科技大学长三角研究院(衢州) | 一种快速流形建模的mimo雷达波形优化方法 |
| CN115219997A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-21 | 电子科技大学 | 基于认知波形与滤波器联合设计的抗多间歇采样干扰方法 |
| CN116953631A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-10-27 | 中山大学 | 全极化雷达发射波形优化方法、计算机装置和存储介质 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003030172A (ja) * | 2001-07-11 | 2003-01-31 | Canon Inc | 拘束条件付き最適化方法及びプログラム |
| US10884102B2 (en) * | 2018-01-20 | 2021-01-05 | Michael Joseph Lindenfeld | Pulsed radar system using optimized transmit and filter waveforms |
-
2023
- 2023-11-24 CN CN202311579487.9A patent/CN117289217B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111965632A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-11-20 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于黎曼流形降维的雷达目标检测方法 |
| CN113030931A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-06-25 | 电子科技大学长三角研究院(衢州) | 基于流形优化的mimo雷达波形生成方法 |
| CN113050079A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-06-29 | 电子科技大学长三角研究院(衢州) | 一种雷达发射波形和接收滤波器权向量的联合生成方法 |
| CN113642181A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-12 | 电子科技大学长三角研究院(衢州) | 一种快速流形建模的mimo雷达波形优化方法 |
| CN115219997A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-21 | 电子科技大学 | 基于认知波形与滤波器联合设计的抗多间歇采样干扰方法 |
| CN116953631A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-10-27 | 中山大学 | 全极化雷达发射波形优化方法、计算机装置和存储介质 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Blind Constant Modulus Multiuser Detection based on Riemannian Manifold Optimization;Xue Xiong 等;《2021 IEEE 4th International Conference on Electronics Technology》;1121-1126 * |
| 干扰环境下MIMO雷达波形与接收滤波联合优化算法;李玉翔 等;《太赫兹科学与电子信息学报》;第15期(第03期);388-394 * |
| 抗间歇采样转发干扰的发射波形与失配滤波器联合优化算法;刘茜 等;《系统工程与电子技术》;1-14 * |
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