雷達(dá)抗干擾波形優(yōu)化設(shè)計(jì)的研究.pdf

1、傳統(tǒng)的雷達(dá)系統(tǒng)一旦確定發(fā)射波形以后，便無(wú)法在運(yùn)行時(shí)再對(duì)波形進(jìn)行更改。因此雷達(dá)波形設(shè)計(jì)算法需要考慮各種不同的性能指標(biāo)，以便設(shè)計(jì)出完美的波形，使其適用于可能遭遇到的雷達(dá)場(chǎng)景中。然而，由于波形設(shè)計(jì)的自由度有限，當(dāng)所有指標(biāo)添加到同一個(gè)波形優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)之后，難免顧此失彼。
　　隨著在線波形設(shè)計(jì)技術(shù)日趨成熟，越來(lái)越多的研究者投入到波形設(shè)計(jì)的研究中。一旦雷達(dá)可以在運(yùn)行時(shí)改變發(fā)射波形，就沒(méi)有必要去設(shè)計(jì)在各個(gè)方面都“完美”的波形；波形設(shè)計(jì)算法可以

2、針對(duì)當(dāng)前的雷達(dá)場(chǎng)景量身定做發(fā)射波形；此時(shí)只需要考慮當(dāng)前環(huán)境中的目標(biāo)和干擾。也就是說(shuō)，在保證波形設(shè)計(jì)自由度不變的情況下減少優(yōu)化指標(biāo)之后，可以使設(shè)計(jì)波形相比傳統(tǒng)波形在某些特定的方面具有更好的性能，能夠更有效地減小當(dāng)前環(huán)境中的干擾。
　　在線波形設(shè)計(jì)技術(shù)主要由兩個(gè)部分構(gòu)成：1)用于估計(jì)當(dāng)前雷達(dá)場(chǎng)景參數(shù)的估計(jì)器；2)波形設(shè)計(jì)算法。近年來(lái)，雷達(dá)的研究者們已經(jīng)提出了眾多可用于在線波形設(shè)計(jì)的優(yōu)化算法，但是這些算法都或多或少存在一些特定的問(wèn)題和缺

3、陷，使它們無(wú)法應(yīng)用于一些復(fù)雜的雷達(dá)場(chǎng)景中。本課題針對(duì)這些問(wèn)題及缺陷，著重研究了波形設(shè)計(jì)算法。
　　首先根據(jù)雷達(dá)場(chǎng)景中常見(jiàn)的距離旁瓣遮蔽問(wèn)題，提出了迭代的功率譜逼近算法（Iterative Spectral Approximation Algorithm, ISAA）框架。在引入了脈沖壓縮的概念之后，距離旁瓣遮蔽一直是雷達(dá)設(shè)計(jì)者需要考慮的問(wèn)題。匹配濾波器輸出的距離像可以建模為雷達(dá)場(chǎng)景與波形自相關(guān)函數(shù)的卷積；在這種模型下，波形的自相關(guān)

4、函數(shù)類似成像模型中的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，將一個(gè)距離單元中的回波能量散布到了其它的距離單元之中，從而導(dǎo)致了距離像的模糊。但不同于光學(xué)系統(tǒng)，對(duì)于主動(dòng)雷達(dá)系統(tǒng)而言，發(fā)射波形是可以掌控的要素。這意味著一旦獲取了當(dāng)前距離像的粗略信息，并了解了強(qiáng)散射體存在的距離單元，就可以通過(guò)設(shè)計(jì)在指定區(qū)間具有低自相關(guān)幅值的波形，以抑制強(qiáng)散射體距離旁瓣對(duì)特定距離區(qū)間的干擾；而ISAA框架正是在這種背景下為了設(shè)計(jì)波形而提出的。ISAA框架根據(jù)波形的恒模特性構(gòu)造約束條件，利用

5、相關(guān)函數(shù)與譜的傅立葉變換關(guān)系在頻域構(gòu)造設(shè)計(jì)目標(biāo)，通過(guò)交替投影的方法實(shí)現(xiàn)了波形優(yōu)化。本課題提出了一種新穎的動(dòng)態(tài)理想自相關(guān)構(gòu)造方法(Dynamic Ideal Autocorrelation Construction, DIAC)，該方法與ISAA框架結(jié)合之后，可以得到一種高效的具體算法，相比國(guó)內(nèi)外其它研究中提出的同類算法，減小了波形優(yōu)化的時(shí)間消耗。
　　其次，提出了名為純相位非線性規(guī)劃（Phase-Only Nonlinear Pr

6、ogramming, PONLP）的算法框架。PONLP與ISAA框架類似，也可用于波形自相關(guān)的優(yōu)化。然而與ISAA框架相比，PONLP有一個(gè)獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)：在設(shè)計(jì)波形時(shí)，可以在其自相關(guān)序列上設(shè)置數(shù)量較多，寬度較窄的低相關(guān)幅值區(qū)間。具有這種特點(diǎn)的波形可以用來(lái)抑制海雜波尖峰產(chǎn)生的距離旁瓣。不同于ISAA，PONLP是一種基于梯度的優(yōu)化方法。不同于傳統(tǒng)的基于梯度的方法，PONLP使用純相位導(dǎo)數(shù)替代導(dǎo)數(shù)，使用純相位一維搜索替代直線型的一維搜索。通

7、過(guò)這種方式，算法的每一次的迭代都能保證設(shè)計(jì)波形位于可行域之中，從而提高了收斂速度。
　　第三，針對(duì)雷達(dá)場(chǎng)景中可能存在的大量窄帶有源干擾，提出了秩虧傅立葉變換的概念，并將其應(yīng)用于交替投影框架之中，得到了ISAA框架的另一類具體算法。其設(shè)計(jì)波形在指定的頻率區(qū)間具有極低的能量分布，從而降低了窄帶有源干擾對(duì)信號(hào)的影響。傳統(tǒng)的雷達(dá)系統(tǒng)可以在接收端設(shè)置帶阻濾波器以抑制外部的有源干擾。然而，如果干擾和發(fā)射波形在頻率軸有重疊，那么帶阻濾波器在濾除

8、干擾的同時(shí)，也會(huì)消除一部分來(lái)自目標(biāo)的回波能量，進(jìn)而降低信噪比。而波形設(shè)計(jì)的方法可以保證波形與干擾盡可能在頻率軸沒(méi)有重疊，使接收端的濾波器在濾除干擾的同時(shí)不會(huì)削弱回波。為了讓設(shè)計(jì)波形在具有特定的功率譜形狀的同時(shí)對(duì)波形的自相關(guān)函數(shù)形狀進(jìn)行優(yōu)化，分別提出了基于多集合交替投影的ISAA框架和基于多目標(biāo)的PONLP框架，由這兩種框架導(dǎo)出的具體算法均可完成既定的設(shè)計(jì)目標(biāo)。
　　第四，根據(jù)多波形設(shè)計(jì)和應(yīng)用的特點(diǎn)，對(duì) ISAA框架進(jìn)行了擴(kuò)展。分別

9、提出了基于ISAA的互相關(guān)優(yōu)化-內(nèi)積約束（Cross-Correlation Optimization-Inner Product Constraint, CSOIPC）算法和多維ISAA算法（Multi-Dimensional ISAA, MDISAA），基于廣義ISAA（Generalized-ISAA, GISAA）的APLOWP框架。其中CSOIPC可用于發(fā)射-接收聯(lián)合優(yōu)化，APLOWP可為瞬態(tài)極化雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計(jì)發(fā)射波形，而MDI