针对认知雷达在杂波环境下探测扩展目标时,回波信号的信号杂波噪声比(SCNR)较低的问题,提出了一种基于SCNR认知雷达发射波形优化设计方法。首先,不同于以往的点目标模型,通过建立扩展目标探测模型,得到认知雷达回波信号杂波噪声比(SCNR...针对认知雷达在杂波环境下探测扩展目标时,回波信号的信号杂波噪声比(SCNR)较低的问题,提出了一种基于SCNR认知雷达发射波形优化设计方法。首先,不同于以往的点目标模型,通过建立扩展目标探测模型,得到认知雷达回波信号杂波噪声比(SCNR)与发射信号能量谱密度(ESD)间的关系;其次,根据最大SCNR准则推导出发射信号ESD的全局最优解;最后,为了得到有实际意义的时域信号,采用相位调制的方式,结合最小均方误差(MMSE)和迭代算法将最优ESD合成满足雷达发射要求的恒幅时域信号。仿真实验中,该方法所得时域合成信号幅度为1,在匹配滤波器输出端的SCNR为19.133 d B,仅小于理想值0.005 d B。结果表明,所得到的时域波形不仅能够满足恒幅要求,而且能使接收机输出端的SCNR接近理想值,提高了扩展目标探测性能。展开更多
针对单准则设计的波形难以满足雷达多工作模式和多任务问题,联合互信息(mutual information,MI)准则和信杂噪比(signal to clutter and noise ratio,SCNR)准则,提出一种基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的雷达波形设计...针对单准则设计的波形难以满足雷达多工作模式和多任务问题,联合互信息(mutual information,MI)准则和信杂噪比(signal to clutter and noise ratio,SCNR)准则,提出一种基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的雷达波形设计方法。首先,设计了由输入层、LSTM层和输出层构成的LSTM网络。其次,将基于MI准则和SCNR准则生成的信号与相应环境信息组成训练集,训练LSTM网络。最后,使用训练完成的LSTM网络设计波形,并将所提方法生成波形的雷达性能与单准则设计的波形进行对比。为衡量雷达综合性能,提出一种新的雷达综合性能指标和目标识别率。仿真结果表明,所提方法生成信号作为发射信号时,与MI准则生成信号相比,雷达综合性能平均提升0.67%,与SCNR准则相比,平均提升1.47%,证明了该方法可兼具MI准则和SCNR准则优点,提升雷达综合性能。展开更多
文摘针对认知雷达在杂波环境下探测扩展目标时,回波信号的信号杂波噪声比(SCNR)较低的问题,提出了一种基于SCNR认知雷达发射波形优化设计方法。首先,不同于以往的点目标模型,通过建立扩展目标探测模型,得到认知雷达回波信号杂波噪声比(SCNR)与发射信号能量谱密度(ESD)间的关系;其次,根据最大SCNR准则推导出发射信号ESD的全局最优解;最后,为了得到有实际意义的时域信号,采用相位调制的方式,结合最小均方误差(MMSE)和迭代算法将最优ESD合成满足雷达发射要求的恒幅时域信号。仿真实验中,该方法所得时域合成信号幅度为1,在匹配滤波器输出端的SCNR为19.133 d B,仅小于理想值0.005 d B。结果表明,所得到的时域波形不仅能够满足恒幅要求,而且能使接收机输出端的SCNR接近理想值,提高了扩展目标探测性能。
文摘针对单准则设计的波形难以满足雷达多工作模式和多任务问题,联合互信息(mutual information,MI)准则和信杂噪比(signal to clutter and noise ratio,SCNR)准则,提出一种基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的雷达波形设计方法。首先,设计了由输入层、LSTM层和输出层构成的LSTM网络。其次,将基于MI准则和SCNR准则生成的信号与相应环境信息组成训练集,训练LSTM网络。最后,使用训练完成的LSTM网络设计波形,并将所提方法生成波形的雷达性能与单准则设计的波形进行对比。为衡量雷达综合性能,提出一种新的雷达综合性能指标和目标识别率。仿真结果表明,所提方法生成信号作为发射信号时,与MI准则生成信号相比,雷达综合性能平均提升0.67%,与SCNR准则相比,平均提升1.47%,证明了该方法可兼具MI准则和SCNR准则优点,提升雷达综合性能。
