非准确先验知识下认知雷达低峰均比稳健波形设计

JOURNAL OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOGY(2018)

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摘要
针对目标和杂波先验知识不准确时认知雷达的检测波形设计问题,同时兼顾功率放大器对低峰均比(PAR)波形的需求,该文提出一种信号相关杂波背景下认知雷达低PAR稳健波形设计方法.首先,在目标和杂波不确定集范围内,基于极大极小化准则构造关于输出信干噪比(SINR)的优化模型;然后将不确定性参数代入该模型,给出最差SINR下对应杂波协方差矩阵和目标Toeplitz矩阵的取值;在此基础上,利用半正定松弛,将非凸的优化模型转化为关于发射波形半正定矩阵的凸问题进行求解;最后,通过秩1近似法结合最近邻方法,进一步从波形的最优矩阵解中提取出最优向量解.分析表明,在稳健性能相同的情况下,与现有方法相比该算法具有更低的运算量,仿真结果验证了所提方法的有效性和稳健性.
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关键词
Cognitive radar,Robust waveform,Low Peak-to-Average power Ratio (PAR),Convex optimization,Semi-Definite Relaxation (SDR)
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