西安电子科技大学学报(自然科学版)
西安電子科技大學學報(自然科學版)
서안전자과기대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2014年
3期
41-48,70
,共9页
王旭%周生华%刘宏伟%保铮
王旭%週生華%劉宏偉%保錚
왕욱%주생화%류굉위%보쟁
多输入多输出(MIMO)雷达%波形设计%发射方向图%空时联合优化%峰值旁瓣电平
多輸入多輸齣(MIMO)雷達%波形設計%髮射方嚮圖%空時聯閤優化%峰值徬瓣電平
다수입다수출(MIMO)뢰체%파형설계%발사방향도%공시연합우화%봉치방판전평
MIMO radar%waveform design%transmit beampattern%joint saptial and temporal optimization%peak sidelobe level
针对多输入多输出(MIMO)雷达波形设计中空域合成信号的时域特性较差的情况,提出了一种空时联合优化的 MIMO 雷达波形设计方法。该方法在波形设计中对波形的空域功率分布以及空域合成信号的自相关特性进行了联合考虑。基于空域信号的自相关旁瓣电平以及各阵元信号间的相关性,对集中式MIMO 雷达的正交波形设计与具有特定方向图的波形设计建立了统一的优化模型,并采用序列二次规划方法与加权迭代方法求解。仿真结果表明,文中所设计的波形不仅能够很好地逼近期望方向图,而且空域合成信号具有较好的自相关特性。
針對多輸入多輸齣(MIMO)雷達波形設計中空域閤成信號的時域特性較差的情況,提齣瞭一種空時聯閤優化的 MIMO 雷達波形設計方法。該方法在波形設計中對波形的空域功率分佈以及空域閤成信號的自相關特性進行瞭聯閤攷慮。基于空域信號的自相關徬瓣電平以及各陣元信號間的相關性,對集中式MIMO 雷達的正交波形設計與具有特定方嚮圖的波形設計建立瞭統一的優化模型,併採用序列二次規劃方法與加權迭代方法求解。倣真結果錶明,文中所設計的波形不僅能夠很好地逼近期望方嚮圖,而且空域閤成信號具有較好的自相關特性。
침대다수입다수출(MIMO)뢰체파형설계중공역합성신호적시역특성교차적정황,제출료일충공시연합우화적 MIMO 뢰체파형설계방법。해방법재파형설계중대파형적공역공솔분포이급공역합성신호적자상관특성진행료연합고필。기우공역신호적자상관방판전평이급각진원신호간적상관성,대집중식MIMO 뢰체적정교파형설계여구유특정방향도적파형설계건립료통일적우화모형,병채용서렬이차규화방법여가권질대방법구해。방진결과표명,문중소설계적파형불부능구흔호지핍근기망방향도,이차공역합성신호구유교호적자상관특성。
In the waveform design for MIMO radar , the signal in the direction of interest may have a poor temporal property . Therefore , a waveform design method for MIMO radar based on joint spatial and temporal optimization is proposed , by taking account of the power distribution in space and the auto-correlation of the signal in the interested direction jointly . Based on the auto-correlation sidelobe level and correlation coefficients among transmitted signals , the optimization model for waveform design can be established , which is identical for the orthogonal waveform and the waveform with a specific beampattern . Then , the waveform can be optimized by using sequential quadratic programming ( SQP) or weigthed iterative algorithm based on gradient information . Numerical results show that the desired beampttern can be approached by the waveform designed and that the signals in the directions of interest have good auto-correlation property .