一种新的认知雷达波形优化方法

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小波变换在雷达目标识别中的应用与算法优化

小波变换在雷达目标识别中的应用与算法优化雷达目标识别是一项重要的任务，它在军事、航空航天、气象等领域具有广泛的应用。

而小波变换作为一种信号处理方法，近年来在雷达目标识别中得到了广泛的应用。

本文将介绍小波变换在雷达目标识别中的应用，并探讨相关算法的优化。

一、小波变换的基本原理及特点小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同频率的成分，并能够捕捉到信号的瞬时特征。

与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域和频域分辨能力。

这使得小波变换在雷达目标识别中具有独特的优势。

小波变换的基本原理是通过将信号与一组小波基函数进行卷积运算，得到信号在不同频率上的分解。

小波基函数具有局部化特性，能够更好地适应信号的局部特征。

这使得小波变换在处理非平稳信号时具有较好的效果。

二、小波变换在雷达目标识别中的应用1. 目标检测与定位雷达目标识别的一个重要任务是对目标进行检测与定位。

传统的方法通常采用傅里叶变换进行频域分析，但由于雷达信号的非平稳性，傅里叶变换往往无法提供准确的目标位置信息。

而小波变换具有更好的时域分辨能力，能够更准确地定位目标。

通过对雷达信号进行小波变换，可以将信号分解成不同频率的子带。

然后，通过对子带进行能量分析或幅度谱分析，可以提取出目标的特征信息。

这些特征信息可以用于目标的检测与定位，从而实现雷达目标识别的目的。

2. 目标分类与识别目标分类与识别是雷达目标识别的另一个重要任务。

传统的方法通常采用模式识别算法，如支持向量机、人工神经网络等。

然而，这些方法通常需要大量的训练样本，并且对特征的选取十分敏感。

小波变换在目标分类与识别中具有独特的优势。

通过对雷达信号进行小波变换，可以将信号分解成不同频率的子带。

然后，通过对子带进行特征提取，可以得到一组具有较好区分能力的特征向量。

这些特征向量可以用于目标的分类与识别，从而实现雷达目标识别的目的。

三、小波变换在雷达目标识别中的算法优化尽管小波变换在雷达目标识别中具有广泛的应用，但其算法的复杂性和计算量较大，限制了其在实际应用中的效率和实时性。

色噪声下认知雷达自适应检测波形设计

ｒｅｌａｔｉｖｅｅｎｔｒｏｐｙｎｄａｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ，ａｒｅｕｓｅｄｔｏｄｅｓｉｇｎｔｈｅｏｐｔｉｍｕｍｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗａｖｅｏｒｆｍｓ．Ｔｈｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃｌａ
ｆｏｒｍｓｉｓｄｅｉｒｖｅｄ．Ｔｈｅｆｏｍｕｒｌａｔｉｏｎａｂｏｖｅｉｓｔｏｏｃｏｍｐｌｅｘ，ＳＯｗｏｔａｓｙｍｐｔｏｔｉｃｃｉｔｒｅｉｒａｓ，ｗｈｉｃｈｒｅａｎａｍｅｄ
１引言
随着线性放大器、波形产生以及现代信号处理技术的发展，雷达能够灵活地选择发射波形以
适应日益复杂的探测环境。对于多输入一多输出
１）基于协方差矩阵的波形设计（ｃｏｖａｒｉａｎｃｅｍａｔｉｒｘｂａｓｅｄｄｅｓｉｇｎ）＿１Ｉ２；２）基于模糊函数的波形设计
色噪声下认知雷达自适应检测波形设计
王鹏，崔琛，张鑫
（电子工程学院，合肥２３００３７）
摘要：研究了存在色噪声时认知雷达的自适应检测波形设计问题。推导了检测率、虚警率与发射波形关系的表达式。介于此表达式的复杂性，引入两个渐近准则，即相对熵和散度准则，并

基于凸优化的雷达波形设计及阵列方向图综合算法研究

基于凸优化的雷达波形设计及阵列方向图综合算法研究基于凸优化的雷达波形设计及阵列方向图综合算法研究摘要：随着雷达技术的不断发展，雷达波形设计及阵列方向图综合算法成为研究热点。

本文基于凸优化方法，对雷达波形设计及阵列方向图综合算法进行了研究。

首先介绍了凸优化方法的基本原理和应用，然后详细讨论了在雷达波形设计和阵列方向图综合算法中如何应用凸优化方法。

最后，通过仿真实验验证了该算法的有效性和性能优势。

关键词：雷达波形设计；凸优化；阵列方向图；综合算法；仿真实验1. 引言雷达技术作为一种主要的侦测与测量手段，在军事、航空航天、气象、安全监控等领域具有重要应用。

雷达波形设计及阵列方向图综合算法是提高雷达性能的关键技术之一。

在传统的雷达波形设计方法中，常常只考虑到单一性能指标优化，而没有考虑到多个指标的综合优化，导致了性能优化的局限。

基于凸优化方法的雷达波形设计及阵列方向图综合算法能够更好地解决这个问题，具有明显的优势。

2. 凸优化方法的基本原理和应用凸优化是指在定义域内优化问题相对较简单的一类优化方法。

它的基本原理是，将优化问题转化为凸优化问题，通过求解凸优化问题得到最优解。

凸优化方法具有较好的收敛性、精确性和高效性等优点，广泛应用于信号处理、通信系统、图像处理等各个领域。

在雷达波形设计中，凸优化方法可以用于优化雷达波形的频率、时域特性。

通过合适的约束条件和优化目标，能够实现波形的高峰信噪比、低副瓣水平等性能指标的优化。

在阵列方向图综合算法中，凸优化方法可以用于优化阵列的权值分配和波束形成。

通过优化权值分配，可以实现波束的旁瓣抑制和主瓣增益的指定。

通过优化波束形成，可以实现目标信号的最大增益和其他无关信号的最小增益，提高雷达的探测性能。

3. 雷达波形设计及阵列方向图综合算法中的凸优化应用在雷达波形设计中，可以将波形的频率、时域特性作为变量，将信噪比、副瓣水平作为优化目标。

通过凸优化方法，可以得到最优的波形设计结果。

基于凸优化方法的认知雷达低峰均比波形设计

基于凸优化方法的认知雷达低峰均比波形设计郝天铎;崔琛;龚阳;孙从易【期刊名称】《雷达学报》【年(卷),期】2018(7)4【摘要】为了提高雷达发射波形的检测性能,同时使发射机发挥其最大效能,以发射波形的低峰均比(PAR)为约束条件,该文提出了一种信号相关杂波背景下的认知雷达发射波形和接收机滤波器联合优化方法.首先,面向距离扩展目标检测问题,构建关于雷达输出信干噪比(SINR)的优化模型;然后将该模型转化为Rayleigh商形式,给出了接收机权值的解析表达式;在此基础上,通过半正定松弛,将关于发射波形半正定矩阵的非凸问题转化为凸问题,求得发射波形的最优矩阵解;最后,将秩1近似法和最近邻方法相结合,从最优矩阵解中提取出发射波形的最优向量解.该方法在给定PAR取值范围内可使波形的输出SINR达到最大,PAR=2时波形的SINR值与能量约束下优化波形的SINR值相同,并且比PAR=1时所得波形高出约0.5 dB.仿真结果验证了所提方法的有效性.【总页数】9页(P498-506)【作者】郝天铎;崔琛;龚阳;孙从易【作者单位】国防科技大学电子对抗学院合肥230037;国防科技大学电子对抗学院合肥230037;国防科技大学电子对抗学院合肥230037;96630部队北京102206【正文语种】中文【中图分类】TN958【相关文献】1.非准确先验知识下认知雷达低峰均比稳健波形设计 [J], 郝天铎;周青松;孙从易;崔琛2.基于序列线性规划的雷达低峰均比估计波形设计 [J], 郝天铎;崔琛;龚阳;孙从易3.频谱拥挤环境中峰均功率比约束的认知雷达发射波形设计 [J], 邹鲲;骆艳卜;李伟;李海林4.基于认知雷达的抗速度欺骗波形设计方法 [J], 高许岗; 钟鸣; 王克让; 卢鑫; 徐学华5.基于凸优化方法的认知雷达波形设计 [J], 魏轶旻;孟华东;毛滔;王希勤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于最小均方误差的认知雷达估计波形设计方法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｔａｒｇｅｔＳｓｃａｔｔｅｒｉｎｇｐｒｏｐｅｒｔｙｍｉｇｈｔｂｅｒａｎｄｏｍｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｗｈｅｎｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄａｒｉｓｄｅｔｅｃｔｉｎｇｔａｒ —
ｗａｖｅｆｏｍｒｗａｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂａｓｅｄｏｎｍｉｎｉｍｕｍｍｅａｎ－ｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒｃｒｉｔｅｒｉｏ．ＴｈｎｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｂｙｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｗａｓｓｕｐｅｒｉｏｒｔｏＬＦＩＶＬ
ｅｒｒｏｒ（ＭＳＥ）ｏｆｅｓｔｉｍａｔｅｗａｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．ＢｙｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｗａｖｅｆｏｒｍａｎｄＭＳＥ，ｔｈｅ
ｇｅｔ，ａｎｄｔｈｅｒａｄａｒｉｓｊｕｓｔｔｕｒｎｅｄｏｎ，ｔｈｅｒｅｉｓｎｏｔａｒｇｅｔｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｗａｖｅ —

《雷达科学与技术》2020年第18卷总目次

第18卷第6期雷达科学与技术!《雷达科$%&'）2020年第18卷总目次第一期基于协方差矩阵重构的互质阵列DOA估计......................盘敏容！蒋留兵，车俐！姜兴（1）基于自适应调度间隔的雷达事件调度算法......................段毅，谭贤四！曲智国，王红（7）面向微动特性获取的雷达波形设计........夏鹏！田西兰（14）基于导向矢量估计的鲁棒波束形成....................李鹏！夏翔！俞传富！宋逸君（21）基于CNN的舰船高分辨距离像目标识别....................张奇！卢建斌！刘涛！刘齐悅（27）无源时差定位系统最优布站方法研究.............................夏伟，罗明！赵美霞（34）基于方向图的机载PD雷达中重频设计............刘扬，郭锋！顾宗山，伍政华！姜文东（39）基于SSA的DRFM速度欺骗干扰识别……定少浒！汤建龙（44）基于加权系数的DTTL遥测测距符号同步算法.............................侯彦兵！焦义文！杨文革（51）基于迭代近端投影的MIMO雷达多快拍DOA估计....................陈金立！郑瑶！李家强！叶树霞（56）基于雷达回波极化特征的电力线识别方法……伍政华，郭锋，盛匀！顾宗山，姜文东！周啸宇（63）对ESM系统机的干扰方法研究.............................刘康，唐志凯！潘谊春（59）基于稀疏对称阵列的混合信源定位........吴丙森！刘庆华（74）基于阻塞滤波器的抗主瓣干扰方法........胡海涛！张剑云（82）基于遗传算法的FDA方向图非时....................王博！谢军伟！张晶！孙渤森（87）金属介质混合无人机..............研究....................于家傲，彭世蕤！王广学！王晓燕（94）高重频脉冲对导引头参数...的干扰机....................南昊！彭世蕤！王广学！王晓燕（102）八通道X波段射频数字一机设计............孙维佳！伍小保！范鹏飞！张运传！范欢欢（109）第期波导缝隙天线研究中的“三匹配"可题鲁加国，汪伟！卢晓鹏，张洪涛（115）一波雷达.....测度的方法袁涛，葛俊祥！郑启生（124）重频雷达回波最速度估计金胜，朱天林！黄亚楠，傅茂忠！邓振淼（129）端射阵机载雷达距.......波抑制方法李永伟，谢文冲，王少波（137）波成雷达多....................李家强！陈德昌，陈金立！朱艳萍（145）无人机载Ku波段有源相控阵....................贤，许唐红，胡帅帅，方鑫（151）阵雷达干扰估计干扰....................安瑞雪！王晓林，陈舒文！张伟（156）载雷达波...........................宿文涛！刘润华，汪枫（163）基于RSF信号的高频雷达重构性能分析............吕明久！孙宗良，杨军，杜雄，丁凯（169）一种雷达主瓣复合干扰盲源抗方法...........................李军，高乾，王欢（175）基于极特性的干扰识别方法....................焦！刘峥，吕方方！张艳艳（180）基于的布无源雷达成韩裕生！张延厚!王硕！姜兆祯（187）载源阵........性............李庆，韦锡峰！陈姻怡，巩彪！张佳龙（194）一种机载宽带数字阵列SAR成像优化方法...........................翁元龙！孙龙，乌卩伯才（200）数数影RCS统计特数性...........................王朗宁，侯炎磐，李彦峰（205）基于0DGAN网络的数据集扩增方法……李昆！朱卫纲（211）一种BDII/GPS抗干扰设计............王晓光（218）60GHz宽带双极化阵列研究..........王磊，刘涓（223）第期基于B0P及C0R的抗主瓣干扰算法研究....................张萌，胡敏！宋万杰！张子敬（233）一种多普勒盲区下的航迹片段关联方法...........................韩伟！陈传生！李志淮（239）基于扩频的汽车雷达后向散射通信系统研究....................黄壮！夏伟杰！余思伟！李典（247）基于CLEAN思想的互补码信号压缩算法............潘孟冠！胡金龙，陈伯孝！刘剑锋！苏泳涛（254）基于混沌遗传算法的宽零陷波束赋形方法........周强锋（262）认知天波雷达环境感知波形设计算法研究...........................李擎宇，陈建文！鲍拯（267）低慢小目标监视技术现状及发展................王健（274）基于GM-PHD的空间分布感知算法...........................柳毅！张淑芳！索继东（279）基于ICNN和IGAN的SAR目标识别方法...........................仓明杰，喻玲娟，谢晓春（287）对STAP技术的移频灵巧噪声干扰研究…秦兆锐！董春曦（295）空小型无人机贝叶斯学习超分辨ISAR成..........刘明昊！徐久！赵付成龙！程凯飞！杨磊（301）机载预警雷达最小测速度试飞方法............王怀军！刘波！陈春晖，吴洪！贾军帅（308）MIMO雷达中OFDLF0-PC波形空时优化设计.洪升！董延E,艾煜！赵志欣（313）弹道导弹群目标跟踪分裂算法研究...........................靳俊峰！曾怡！廖圣龙（321）基于Deeplabv3网络的飞机目标微动信号.卢廷，付耀文！张文鹏，杨威（327）某型空管雷达信号分析及其参数优............赵志国，丁原，王雨，房子成！金颖涛（335）一种射频数字一..........发模块设计...........................范欢欢，伍小保，孙维佳（340）机载SAR图像解译系统设计研究....................项海兵，吴涛！张玉营！盛佳佳（345）雷达科学与技术第17卷第6期第四期一种基于自适应相关爛的生命探测方法............吴若凡！崔国龙！郭世盛！李虎泉！孔令讲（351）人造目标圆极化SAR成像特性研究..............葛家龙（359）一种改进的自适应波束形成器....................安瑞雪！王晓林，陈舒文！张伟（367）大椭圆轨道SAR系统设计及关键技术研究............姚佰栋!盛磊，孙光才！谈璐璐，吴浩！周子成，王岩（373）基于子阵的FDA-MIMO雷达去栅瓣方法............陈浩！叶泽浩！吴华新，谢说，吴彩华（381）基于极限学习机的目标智能威胁感知技术.............................王永坤，郑世友，邓晓波（387）基于射频采样宽带数字阵列雷达波束形成....................刘明鑫，尹亮，汪学刚！邹林（394）一种复杂环境下的多假设分支跟踪方法...........................马娟，许厚棣！张瑞国（399）基于GNSS的无源雷达海面目标检测技术综述............李中余，黄川！武俊杰！杨海光!杨建宇（404）基于差值定理的相位差率提取方法....................刘文跃，彭世蕤！王广学！张逸楠（417）光域微波信号缓存的关键技术研究.....代丰羽！龙云泽（422）基于PSO-SVM算法的雷达点迹真伪鉴别方法研究...................................彭威，林强（429）一种弹道目标识别数据库构建方法……田西兰！李川！蔡红军！王曙光!郭法滨！张瑞国（433）基于VFDT特征的空中飞机目标分类方法...................................李秋生！张华霞（438）采用相对爛评价雷达相对系统误差估值...........................高效，敬东，陈钢（443）雷达用汇流条粉末静电涂覆绝缘技术……梁元军！王伟（447）超稀疏阵列综合算法研究与应用......................张燕，程先底，陈伯孝，周志刚（452）基于Innovus工具的28nm DDR PHY物理设计方法...........................王秋实！张杰！孟少鹏（457）第期毫米波相控阵板级集成天线技术研究................王泉!陈俐，邹文慢！谢安然，陈谦，张雪雷！金谋平（461）超宽带穿墙雷达高效的TV-MAP稀疏成像方法...........................景素雅，晋良念，刘庆华（466）改进时域对消算法抗主瓣恒模干扰研究...........................徐乃清，张劲东，魏煜宁（473）一种新的电磁频谱异动检测方法............李铭伟，何明浩，冷毅，韩俊！唐玉文（479）基于P-K滤波的X波段雷达雨衰补偿研究....................李海！罗原！冯兴寰，冯青（487）一种新颖的亚像素级SAR图像水陆分割方法....................毋琳，牛世林！郭拯危,李宁（494）基于互质阵列的外辐射源雷达估计……徐阳，易建新！程丰！饶云华，万显荣！熊良建（501）基于改进LFMCW雷达的多目标识别算法...........................邹丽蓉，朱莉！邵文浩（509）基于稀疏恢复的自适应角度多普勒补偿方法...................................郭艺夺，宫健（517）用于SV0的RCS统计特征集约减方法...........................王朗宁，侯炎磐，李彦峰（524）基于微动调制的梳状谱灵巧噪声压制干扰...........................宋杰！张华春！郑慧芳（531）基于改进=P算法的电磁涡旋成像方法............杜永兴！仝宗俊!秦岭！李晨璐！李宝山（539）基于稀疏重构的机载雷达KA-STAP杂波算法...........................王晓明！杨鹏程，邱炜（546）面向条带SAR的多孔径图像偏移自算法...................................李谨成！郭德明（551）基于RCS的空间目标运动状态估计.....张江辉！陈翠华（557）基于时的雷达信号....................刘天鹏，牛锋！张什永，薛峰（562）天波超视距雷达海面目标定位方法研究..........568）用于室内无线通信的新型多波束天线阵列……高田！文舸一（573）第期一种大基线分布雷达近场相参探测技术..........吴剑旗！戴晓霖，杨利民，杨超，杨生忠！王启超，孙斌（579）基于FMCW雷达的人体复杂动作识别....................丁晨旭！张远辉！孙哲涛！刘康（584）基于HRRP列的空间进动数估计方法...........................查林！陈大庆，吴6（591）基于MM算法的脉冲串模糊函数设计方法....................徐乃清！张劲东，李晨，丁逊（599）测数差的度估计方法....................刘利军！涂国勇，朱时银！李曦（605）基于K-均值聚类的SVD杂波算法……黄凤青，郑霖！杨超！刘争红！邓小芳，扶明（611）基于度适的HRRP识别............王国帅！汪文英，魏耀，郑玄玄！雷志勇（618）机载SAR多模式统一化成像处理技术研究...........................韦维！朱岱寅，吴迪（625）基于截断核范数正则化的协方差矩阵估计...........................李明！孙国皓，何子述（633）基于伪构设计的RCS……李玉6,苏荣华！王吉远!杨元友！吴华杰!王雪明（640）一种改进的SAR光图算法........................................................张瑞！董张玉（645）无源雷达达波数估计方法研究....................苏汉宁,鲍庆龙！王森！孙玉朋（651）基于目标稀疏性的雷达距离超分辨.....陈希信！张庆海（658）一基于异的近探测雷达系统……………马红661）基于度学习的雷达测技术……刘军伟！李川，聂熠文！崔国龙，汪育苗！徐瑞昆（667）基于俯仰维信息的机载气象雷达测....................王宇，吴迪，朱岱寅！孟凡旺（672）基于Grubbs法则的改进CAGCFAR检测器...........................肖春生，周围，朱勇（682）突防过程中反辐射无人机群数量规划研究....................刘阳！董文锋，冷毅！刘锐（689）。

汽车毫米波雷达的多径效应

汽车毫米波雷达的多径效应汽车毫米波雷达在实际应用中受到多径效应的影响，可能导致虚假目标的出现，影响雷达系统的性能。

为了解决这一问题，研究人员提出了一种基于多径干扰认知的雷达自适应波形优化方法。

一、多径干扰认知多径效应是指无线电信号在传播过程中，由于遇到障碍物反射、散射等过程，使得信号沿着多条路径到达接收端。

这些不同路径上的信号可能相互叠加，形成强烈的干扰，从而影响雷达系统的性能。

多径干扰认知就是通过对干扰信号进行建模和跟踪，从而实现对多径效应的影响进行补偿。

二、自适应波形优化方法1.动态模型建立：根据多径干扰的特性，将其建模为一个时变随机过程。

利用卡尔曼滤波器在线估计多径干扰的传输信道参数，实现对干扰信号的动态跟踪。

2. 白化处理：建立目标回波信号与干扰信号的模型，对多径干扰信号进行白化处理，降低其对有用信号的影响。

3.抗干扰优化：基于最大化信号与干扰比（SIR）准则，建立抗干扰雷达信号优化模型。

通过自适应调整雷达波形，实现对多径干扰的有效抑制。

三、仿真实验结果通过仿真实验，验证了所提方法的有效性。

实验结果表明，在存在多径干扰的场景下，所提方法可以有效地抑制雷达间的强干扰，提高雷达系统的性能。

四、结论本文针对汽车毫米波雷达在实际应用中受到多径效应的影响问题，提出了一种基于多径干扰认知的雷达自适应波形优化方法。

通过动态建模、白化处理和抗干扰优化，有效降低了多径干扰对雷达系统的影响，为汽车毫米波雷达在复杂环境下的稳定应用提供了有力保障。

未来研究方向：1.进一步研究多径干扰的特性，提高干扰模型的准确性。

2.探索更高效的波形优化算法，实现更优的抗干扰性能。

3.结合深度学习技术，提高雷达系统的自适应性能。

4.研究多径效应在实际驾驶场景下的影响，为汽车毫米波雷达的广泛应用提供理论支持。

认知MIMO雷达波形设计研究

认知MIMO雷达波形设计研究兰星;李伟;蒋孟燃;王兴亮;李晓明【摘要】认知多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达将认知技术与MIMO技术相结合,具备动态环境信息感知和自适应调节能力,受到雷达界的广泛关注.相比于传统雷达,认知MIMO雷达性能更优、适应性更强,是雷达迈向智能化发展的趋势,而发射波形的优化设计是实现雷达认知的关键,因而成为近年来学者研究的重点.首先介绍了认知MIMO雷达基本概念,分析了波形设计现状,然后在波形设计步骤的基础上,重点从优化准则和优化方法两方面总结了现有研究成果及特点,最后讨论了未来研究方向和需要解决的问题.%Cognitive multiple-input multiple-output (MIMO)radar is a combination of cognitive technology and MIMO technology,it has the perceptive ability of dynamic environment information and the adaptive ability to adjust the waveform,which has been attracting much attention of researchers in the field of radar. Compared with traditional radar,cognitive MIMO radar has better performance and stronger adaptability,thus it is the trend of radar which develops toward the direction of intelligence. The technique of waveform design is the key to help radar realize cognitive function,so it has obtained much attention and been intensively studied in recent years. In this paper,basic concept of cognitive MIMO radar is introduced and current situation of waveform design is analyzed firstly,then based on the steps of waveform design,existing research results mainly from the perspective of optimization criterion and optimization method aresummarized,finally future research directions and problems need to be solved are discussed and prospected.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2016(041)011【总页数】5页(P1-5)【关键词】认知MIMO雷达;波形优化;优化准则;优化方法【作者】兰星;李伟;蒋孟燃;王兴亮;李晓明【作者单位】空军大连通信士官学校,辽宁大连 116600;空军工程大学信息与导航学院,西安 710077;空军工程大学信息与导航学院,西安 710077;空军工程大学信息与导航学院,西安 710077;空军工程大学信息与导航学院,西安 710077;中航雷达与电子设备研究院航空电子系统射频综合仿真实验室,江苏无锡 214063【正文语种】中文【中图分类】TN957认知雷达［1］拥有发射-接收-发射的闭环系统，在与环境不断交互过程中适应环境。

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（ＳＮＲ）ｃｒｉｔｅｉｒｏｎａｎｄｍｕｔｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ＭＩ）ｃｒｉｔｅｉｒｏｎ．Ｔｈｅｎａｎｅｗｗａｖｅｆｏｒｍｄｅｓｉｇｎｃｒｉｔｅｒｉｏｎ
ｗａｖｅｆｏｒｍｄｅｓｉｇｎｃｒｉｔｅｒｉｏｎｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄｕｎｄｅｒｔｈｅｇｉｖｅｎｓｉｇｎａｌｍｏｄｅｌ：ｓｉｇｎａｌ — ｔｏ — ｎｏｉｓｅ — ｒａｔｉｏ
ｃａｌｌｅｄ‘ ＪｏｉｎｔＣｒｉｔｅｒｉｏｎ’ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｗａｖｅｆｏｒｍｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄｗｉｔｈｔｈｅｎｅｗｃｉｔｒｅｉｏｒｎｔｈｒｏｕｇｈ
ｔｈｅＳＮＲｃｒｉｔｅｒｉｏｎａｎｄｔｈｅＭＩｃｒｉｔｅｒｉｏｎ，ｔｈｅｊｏｉｎｔｃｉｒｔｅｉｒｏｎｃｏｕｌｄｗｏｒｋｂｅｔｔｅｒｗｉｔｈｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ
ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．ａｎｄｔｈｅｗａｖｅｆｏｒｍｏｐｔｉｍｉｚｅｄｃｏｕｌｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅＳＮＲａｎｄＭＩ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒａｄａｒ；ＳＮＲｃｒｉｔｅｒｉｏｎ；ＭＩｃｉｒｔｅｒｉｏｎ；ｊｏｉｎｔｃｒｉｔｅｒｉｏｎ
ＨＵＸｕ。ＪＩＡＸｉｎ．ＱＩＮＹｉ
（ＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｑｕｉｐｍｅｎｔａ．ＰｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏ１．ｂ．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｆｏＯｐｔｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃｌａＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１４１６，Ｃｈｉｎａ）
电子信息对抗技术
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＷａｆａｒｒｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ３３
中图分类号：ＴＮ９５
文献标志码：Ａ
文章编号：１６７４ — ２２３０（２０１４）Ｏ１ — ００３３ — ０５
则：信噪比准则和互信息准则，并提出了一种新的波形优化准则，简称为联合准则。该准则通
过最大化信噪比和互信息之间的差距来达到优化波形的目的。仿真表明，相对于信噪比准则和互信息准则，联合准则可以更好的利用环境信息，其得出的优化波形具有更高的信噪比和互
１引言
具有认知能力是未来雷达发展的主要趋优波形，但是该方法很难满足雷达的实时性要求，在此不做过多考虑。优化设计问题是根据当前环境信息实时设计波形或计算波形参数Ｊ。优化设计方法大体上又可以
ｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｇａｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅＳＮＲａｎｄｔｈｅＭＩ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｅｄｔｈａｔ，ｃｏｍｐｒｅａｄｔｏ
一
种新的认知雷达波形优化方法
胡旭，贾鑫，秦乙
（装备学院ａ．研究生管理大队；ｂ．光电装备系，北京１０１４１６）
摘要：针对认知雷达中的波形优化问题，在给定信号模型基础上，分析了两种主要波形设计准
信息。
关键词：认知雷达；信噪比准则；互信息准则；联合准则
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４ — ２２３０．２０１４．０１．００９
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