认知雷达中时域波形合成算法研究

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1、第29卷第4期航天电子对抗45认知雷达中时域波形合成算法研究胡旭，高阳，贾鑫(装备学院，北京101416)摘要：认知雷达中基于最大信噪比准则优化波形只能得出雷达信号的最优能量谱，将给定的能量谱转换成一个时域信号是认知雷达波形设计中的重点。根据发射信号的恒幅要求，提出了一种基于相位调制的恒幅时域波形合成方法，仿真结果表明，合成波形的能量谱能够较好地逼近给定的能量谱。关键词：认知雷达；时域信号；合成波形中图分类号：TN95文献标识码：AStudyontime-domainwaveformsynthesisalgorithmsincognitiveradarHu

2、Xu，GaoYang，JiaXin(AcademyofEquipment，Beijing101416，China)Abstrad：Onlytheoptimalenergyspectraldensity(ESD)ofradarsignalscanbeproposedbasedonthemaximumsignal-to-noiseratio(SNR)criterionincognitiveradar．Anditisakeythatsynthesizingatime-domainsignalwithagivenESDinthefieldofwaveformdes

3、ignofcognitiveradar．Consideringtherequirementsofconstantamplitudeofemissionsignal，aconstantamplitudewaveformsynthesismethodbasedonphasemodulationispresented．ExperimentalresultsshowtheESDofthesynthesizedsignalcanbeagoodapproximationtothegivenESD．Keywords：cognitiveradar；time-domains

4、ignal；synthesizedwaveform0引言认知雷达是未来雷达发展的主要方向之一，认知雷达可以根据所获取的环境信息自动调整发射波形，从而达到性能的实时最优化[1]。波形设计是认知雷达的关键技术之一，目前许多文献就认知雷达的波形优化给出了详细推导过程，主要分为两种方法：特征值法和互信息法[2]。特征值法将波形优化能量谱与干扰信号功率谱(噪声和杂波)进行反匹配，干扰信号功率谱值小的地方优化能量谱堆积得较多，反之则少。互信息法则是将回波信号与目标冲激响应(已知)之间的互信息最大化，以便优化雷达对目标的估计和识别能力。但上述两种波形设计算法只能得出优化

5、波形的幅度能量谱(目标能量谱)。实际上雷达发射的是以时间为自变量的信号，相关研究需得到对应的时域优化波形。目前对于目标能量谱进行时域信号合成的方法有两种，一种是Durbin法[3]，另一种是驻定相位法[4]。Durbin法方法简单易懂，但合成信号主要集中在时域收稿日期：2013—04—17；2013—06—19修回。作者简介：胡旭(1991一)，男，硕士研究生，研究方向为认知雷达波形设计。信号的前端，使得信号幅度有较大的起伏，不能满足发射信号恒模要求[5]，因此使用较少。驻定相位法可以满足恒模要求，但是在目标能量谱值尖锐变化时，合成信号不能很好地逼近目标能

6、量谱。本文提出了一种基于相位调制的恒幅时域波形合成方法，仿真表明该方法既可以满足发射信号的恒模要求，又能以较小的误差合成时域信号，从而对认知雷达的波形设计具有一定的参考价值。1常用时域波形合成方法1．1Durbin法Durbin法基本思路是假定一个广义平稳随机信号通过一个M阶AR模型滤波器，在假设滤波器是一个最小相位系统情况下，滤波器的输出就是合成时域信号，而且合成时域信号的能量谱可以较好地逼近目标能量谱。其需求解的是AR模型的方差cF2和模型参数口(扎)，n=0，1，⋯，M一1。其基本方法是对指定的能量谱￡(志)进行逆傅里叶变换，从而获得信号的时域自相关

7、函数的离散值；接着在一个足够大的自回归模型阶数M下利用Levinson递推算法得出一系列的特征值系数；最后将自回归特征值作为数据反过来估46航天电子对抗2013(4)计发射信号。整个流程可简略如图1所示。特征值系a(n)图1Durbin法模型1．2驻定相位法在合成一个非线性调频信号(NLFM)的过程中广泛运用到了驻定相位法，其主要依据是信号的能量谱绝大部分集中在驻定点附近。假设发射信号是恒模信号，其幅度值为1，则发射信号可以表示为：“(t)=exp(jO(t))(1)可知“(￡)是一个复信号，其瞬时频率和傅里叶变换为：，(￡)=aO／(27tdt)广TU(

8、cc，)=Iexp(j(一∞￡+口(￡)))dt(2)J0当驻定点