基于知识的雷达目标检测与波形设计算法研究

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现代战场电磁环境的复杂化导致传统自适应雷达检测性能严重下降。基于知识的信号处理方法是解决上述问题的一种有效手段。本文围绕雷达环境知识库的构建与利用两方面,开展基于知识的雷达目标检测与波形设计算法研究,旨在构建雷达环境知识库,并利用库中的先验知识辅助优化雷达恒虚警(CFAR)检测与波形设计,从收发两端提高雷达在复杂电磁环境下的检测性能。本文的主要贡献如下:1.针对雷达环境知识库构建问题,提出了结构化参数化的雷达环境知识库建模方法,为基于知识的雷达信号处理算法提供先验知识。通过对雷达探测区域进行栅格划分,存储参数化的环境信息,实现了先验知识的结构化参数化存储。同时,提出了基于AD和CM检验的更新算法,实现了杂波幅度分布模型和参数的有效更新。2.利用雷达环境知识库中杂波先验知识,提出了基于杂波散射强度先验知识的CFAR检测算法,利用库中的经验杂波散射强度统计信息,优化参考单元选择,通过实测数据分析表明该算法提高了非均匀杂波背景下CFAR检测性能;提出了基于杂波环境历史数据的CFAR检测算法,利用库中的杂波环境历史数据,优化参考单元选择,通过实测数据分析表明该算法提高了非均匀杂波背景下CFAR检测性能。3.利用雷达环境知识库中电子干扰先验知识,提出了基于电子干扰调制知识的波形设计算法。在已知电子干扰调制信息条件下,通过最小化干扰信号与发射波形互相关能量和发射波形非周期自相关旁瓣能量,建立了恒模约束的非凸波形设计问题模型,推导了基于优化最小化的迭代算法,实现了电子干扰和距离旁瓣的有效抑制,改善了雷达在电子干扰环境下的检测性能。4.利用雷达环境知识库中环境频谱先验知识,提出了基于环境频谱知识的波形设计算法。在已知环境频谱信息条件下,通过调制雷达波形频谱以嵌入通信信息,建立了恒模约束的高阶非凸波形设计问题模型,推导了基于坐标下降的迭代算法,实现了雷达探测和通信双功能,同时能够兼容干扰频谱,改善了雷达在频谱拥挤环境下的检测性能。
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