张向阳, 廖桂生, 许京伟, 徐青, 杨科.

      非完备目标先验知识多输入多输出雷达稳健波形设计


      [J]. 电波科学学报, 2014, 29(6): 1036-1044. doi: 10.13443/j.cjors.2013112802
      引用本文: 张向阳, 廖桂生, 许京伟, 徐青, 杨科.

      非完备目标先验知识多输入多输出雷达稳健波形设计


      [J]. 电波科学学报, 2014, 29(6): 1036-1044. doi: 10.13443/j.cjors.2013112802
      ZHANG Xiangyang, LIAO Guisheng, XU Jingwei, XU Qing, YANG Ke.

      Robust waveform design for MIMO radar with imperfect target prior knowledge


      [J]. CHINESE JOURNAL OF RADIO SCIENCE, 2014, 29(6): 1036-1044. doi: 10.13443/j.cjors.2013112802
      Citation: ZHANG Xiangyang, LIAO Guisheng, XU Jingwei, XU Qing, YANG Ke.

      Robust waveform design for MIMO radar with imperfect target prior knowledge


      [J]. CHINESE JOURNAL OF RADIO SCIENCE, 2014, 29(6): 1036-1044. doi: 10.13443/j.cjors.2013112802

      非完备目标先验知识多输入多输出雷达稳健波形设计


      Robust waveform design for MIMO radar with imperfect target prior knowledge


      • 摘要:

        多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达通常基于目标和环境的先验知识设计波形,而由估计得到的先验知识不可避免存在误差,基于此先验知识得到的优化波形的检测和参数估计等性能下降严重.针对此问题,提出两种稳健波形设计方法,分别提高MIMO雷达的检测性能和参数估计性能.在目标位置误差和信道误差有界的条件下,分别构造以信噪比(Signal Noise Ratio, SNR)和克拉美-罗界(Cramera-Rao Bound, CRB)为代价函数的优化问题.为最大化SNR和最小化CRB,分别给出迭代算法,交替以发射波形相关矩阵和通道矩阵误差为优化变量求解,将迭代的每一步转化为凸优化问题,从而在最差情况下提高MIMO雷达系统的检测性能和参数估计性能.仿真实验结果验证了所提方法能有效改进MIMO雷达的检测和参数估计性能.

         

        Abstract:

        In multiple-input multiple-output (MIMO) radar system, the waveforms are usually designed based on the prior knowledge of targets and environments. Since  the prior knowledge is obtained by estimation, during which errors are unavoidable, the performance of conventional waveform design degrades seriously. For solving this problem, this paper presents two robust waveform design methods to improve detection and parameter estimation performance of MIMO radar separately. With target location errors and channel errors bounded, construct two optimization problems with signal to noise ratio (SNR) and Cramera-Rao Bound (CRB) as cost function separately. To maximize SNR and minimize CRB, iterative algorithms are provided, and each step of the algorithms is transformed into a convex problem, which can be solved efficiently. Simulation results show that the proposed methods can improve the detection performance and parameters estimation performance of MIMO radar.

         

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