适合参数估计的认知雷达最优波形设计方法技术

本发明专利技术公开了一种适合参数估计的认知雷达最优波形设计方法，其利用更加符合实际情况的实际目标冲激响应构建信道模型，根据该信道模型，利用注水法得到所需波形的能量谱密度，可从回波中得到最大的目标信息量；以能量谱密度和时域复波形幅度恒定作为约束条件，利用迭代的加权最小二乘法得到恒幅的时域复波形，不会浪费发射机功率；雷达发射设计的时域复波形，得到目标回波，利用目标回波进行参数估计；一个参数估计积累时间达到后，利用当前的目标回波更新目标的冲激响应，并重新进行波形设计和发射，使当前发射的波形随目标和环境的变化而变化，始终保证当前得到的目标回波中包含最大的目标信息量，从而利于目标参数估计。

【技术实现步骤摘要】
适合参数估计的认知雷达最优波形设计方法
本专利技术涉及认知雷达波形设计研究领域，尤其涉及一种认知雷达最优估计波形设计方法。
技术介绍
认知雷达赋予了雷达系统感知环境、理解环境、学习、推理并判断决策的能力，使雷达系统能够适应复杂多变的电磁环境，从而提升雷达系统的性能。认知雷达的主要特点是引入雷达闭环系统，包括两个部分：知识辅助和自适应波形设计。雷达通过目标回波信号处理来获取目标信息，而不同的发射波形会使目标回波中携带的目标信息量不同，对认知雷达而言体现在对不同目标采用与观测视角匹配的最优波形，从而提高雷达性能。因此波形设计对于认知雷达进行目标信息提取具有重要意义。波形设计包括最优估计波形设计和最优检测波形设计，分别适用于参数估计和目标检测。基于信息论的波形设计方法体现了认知雷达感知环境的特点，使回波中包含的目标信息最大，以最大程度获取目标信息，更适合用于目标参数估计，进而达到目标识别的目的。本专利技术针对最优估计波形设计进行方案设计。现有认知雷达最优估计波形设计方法的其中一种方案是：1、假设已知目标冲激响应h(t)，构建如图1所示的信道模型；2、根据信道模型，利用注水法得到所需设计波形的能量谱密度；3、根据所述能量谱密度得到时域波形幅度。上述估计波形设计方案的缺陷是：1、通常情况下目标的冲激响应是未知的，而上述方案根据给定目标冲激响应或假定目标的目标冲激响应构建信道模型，不符合实际情况；2、最终合成的时域复波形不仅包括幅度，还包括相位，但是目前公开的文件中或是未提及如何分配相位(一般未提及)；或是参照选择的参考信号的相位来分配相位，但波形性能与时域波形的恒幅性能需要折衷(仅一人)。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种适合参数估计的认知雷达最优估计波形设计方法，该方法得到了最优估计雷达时域波形。本专利技术的适合微动参数估计的认知雷达最优波形设计方法包括：一种适合参数估计的认知雷达最优波形设计方法，包括如下步骤：步骤1、雷达发射线性调频信号得到目标回波，进而得到目标的冲激响应；步骤2、基于目标的冲激响应构建雷达发射信号经由目标反射到雷达接收机的信道模型；根据该信道模型，利用注水法得到所需设计波形的能量谱密度；步骤3、在初始随机分配波形幅度谱序列中各元素相位的基础上，以所述能量谱密度和时域复波形幅度恒定作为约束条件，利用迭代的加权最小二乘法得到恒幅的时域复波形，且每次迭代后均由该时域复波形的傅里叶变换得到波形幅度谱序列各元素新的相位；所述波形幅度谱为能量谱密度开根号计算得到；步骤4、雷达发射设计的时域复波形，得到目标回波，利用目标回波进行参数估计；步骤5、一个参数估计积累时间达到后，利用当前的目标回波更新目标的冲激响应，返回步骤2。优选地，步骤3中，所述利用迭代的加权最小二乘法得到恒幅的时域复波形的步骤具体为：设，给定的波形能量谱为P(k)，其中，k＝0,1,…,K-1，k为频域采样点，K为频域总采样点数，则真实的幅度谱为假设设计的时域复波形为n＝0,1,…,N-1,N≤K，n为时域采样点，N为时域总采样点数，M表示该时域复波形的模，且根据帕塞瓦尔定理可得θn为采样点n处时域复波形的相位；A(k)是a(n)的K点傅里叶变换，其中，k=0,1,…,K-1，即DFT[]指傅里叶变换，令A(k)＝|A(k)|ejφ(k)，s＝[S(0)ejφ(0),S(1)ejφ(1),…,S(K-1)ejφ(K-1)]T，a＝[a(0),a(1),…,a(N-1)]T，A＝[A(0),A(1),…,A(K-1)]T，K×N维的DFT矩阵为：其中，的上角标表示指数kn，则A＝Da；幅度谱估计的加权最小二乘误差为J(θ)＝(s-Da)HW(s-Da)；W为权矩阵，并规定为正定矩阵；所以a的线性加权最小二乘估计为：利用迭代法求解a，迭代的收敛条件设定为上角标(i)和(i-1)均为迭代次数，常数C为设定的门限；迭代过程具体步骤如下：步骤S1、在0～2π范围内随机选取数值给φ(k)赋初值为其中，k＝0,1,…,K-1，上标为迭代次数，当前为0；迭代次数加1，即令i＝1；步骤S2、计算s＝[S(0)ejφ(0),S(1)ejφ(1),…,S(N)ejφ(K-1)]，利用得到第i次时域复信号的估计步骤S3、把中的每一个样本值除以它们本身的模再乘以M，得到具有模为M的时域复信号的估计步骤S4、利用计算得到由于A(k)＝|A(k)|ejφ(k)，由可得到φ(k)，其中，k＝0,1,…,K-1的第i次估计值其中，k＝0,1,…,K-1；步骤S5、判断所述收敛条件是否满足；若不满足，则令i自加1，重复步骤S2～S5；若满足收敛条件，则停止迭代，得到最终的时域复波形估计本专利技术具有如下优点：1、利用实际的目标回波获得目标的冲激响应。本专利技术令雷达发射线性调频信号得到目标回波，进而采用实际的目标回波得到目标冲激响应，基于此构建信道模型。相比于根据给定目标冲激响应或假定目标的目标冲激响应构建信道模型的传统方案，更加符合实际情况。2、利用合成波形可从回波中得到最大的目标信息量。该方法利用注水法得到最优的合成波形能量谱密度。在目标散射强度大且噪声、杂波分布小的频段多分配信号能量，目标散射强度小或噪声、杂波分布大的频段少分配或不分配能量，可从回波中得到所需的最大的目标信息量。3、得到的合成波形幅度恒定，不浪费发射机功率。此方法将注水法得到的最优的波形能量谱密度和时域波形恒福作为约束条件，利用迭代的加权最小二乘法估计得到时域复波形，该时域复波形的能量谱密度与给定的能量谱密度几乎一致，并且保证得到的波形幅度恒定，不会浪费发射机功率。4、合成波形抗干扰能力强。复杂目标的冲激响应具有随机性，因此基于目标冲激响应得到的波形能量谱也具有随机性；由此波形设计方法得到的时域复波形是通过随机分配幅度谱相位后再由加权最小二乘计算得到，并通过多次迭代达到最优，因此各元素的相位没有规律，具有强的随机性；所以时域复波形的随机性强，具有低截获概率和低检测概率特性，抗干扰能力优于LFM波形和m序列波形，是理想的低截获概率雷达波形。5、依据一个瞬态的目标冲激响应合成的波形可以作为参数估计积累时间内的发射波形。由于在参数估计的积累时间内目标的平动造成的雷达视角变化也很小，因此目标冲激响应变化很小，积累时间内多个脉冲的发射信号可用一个目标冲激响应对应的合成波形，即不需每个脉冲都改变发射信号。而且每个参数估计积累时间达到后，都利用当前的目标回波更新目标的冲激响应，并重新进行波形设计和发射，使当前发射的波形随目标和环境的变化而变化，始终保证当前得到的目标回波中包含最大的目标信息量，从而利于目标参数估计。附图说明图1为雷达发射与接收的信道模型框图；图2为目标冲激响应；图3为目标冲激响应的幅频特性；图4为注水法示意图；图5为合成波形基带时域复波形的相位；图6为本专利技术方法的流程图；图7为合成波形的模糊图；图8为微动参数估计流程图；图9为LFM波形、m序列波形和合成波形的微动目标回波一维距离像对比图；图10为LFM波形、m序列波形和合成波形对微动参数估计精度的结果对比图。具体实施方式下面结合附图并举实施例，对本专利技术进行详细描述。本专利技术提供了一种适合参数估计的认知雷达最优波形设计方法，方法流程本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种适合参数估计的认知雷达最优波形设计方法，其特征在于，包括：步骤1、雷达发射线性调频信号得到目标回波，进而得到目标的冲激响应；步骤2、基于目标的冲激响应构建雷达发射信号经由目标反射到雷达接收机的信道模型；根据该信道模型，利用注水法得到所需设计波形的能量谱密度；步骤3、在初始随机分配波形幅度谱序列中各元素相位的基础上，以所述能量谱密度和时域复波形幅度恒定作为约束条件，利用迭代的加权最小二乘法得到恒幅的时域复波形，且每次迭代后均由该时域复波形的傅里叶变换得到波形幅度谱序列各元素新的相位；所述波形幅度谱为能量谱密度开根号计算得到；步骤4、雷达发射设计的时域复波形，得到目标回波，利用目标回波进行参数估计；步骤5、一个参数估计积累时间达到后，利用当前的目标回波更新目标的冲激响应，返回步骤2。

【技术特征摘要】
1.一种适合参数估计的认知雷达最优波形设计方法，其特征在于，包括：步骤1、雷达发射线性调频信号得到目标回波，进而得到目标的冲激响应；步骤2、基于目标的冲激响应构建雷达发射信号经由目标反射到雷达接收机的信道模型；根据该信道模型，利用注水法得到所需设计波形的能量谱密度；步骤3、在初始随机分配波形幅度谱序列中各元素相位的基础上，以所述能量谱密度和时域复波形幅度恒定作为约束条件，利用迭代的加权最小二乘法得到恒幅的时域复波形，且每次迭代后均由该时域复波形的傅里叶变换得到波形幅度谱序列各元素新的相位；所述波形幅度谱为能量谱密度开根号计算得到；步骤4、雷达发射设计的时域复波形，得到目标回波，利用目标回波进行参数估计；步骤5、一个参数估计积累时间达到后，利用当前的目标回波更新目标的冲激响应，返回步骤2。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中，所述利用迭代的加权最小二乘法得到恒幅的时域复波形的步骤具体为：设，给定的波形能量谱为P(k)，其中，k＝0,1,…,K-1，k为频域采样点，K为频域总采样点数，则真实的幅度谱为假设设计的时域复波形为n＝0,1,…,N-1,N≤K，n为时域采样点，N为时域总采样点数，M表示该时域复波形的模，且根据帕塞瓦尔定理可得θn为采样点n处时域复波形的相位；A(k)是a(n)的K点傅里叶变换，其中，k＝0,1,…,K-1，即DFT[]指傅...

【专利技术属性】
技术研发人员：傅雄军，李婷，高梅国，王才，赵会朋，李文静，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11