有色噪声背景下自适应雷达波形优化设计

庄珊娜 贺亚鹏 朱晓华

(南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210094)

引 言

雷达是通过对目标回波的处理进行检测、跟踪和识别的，而发射波形的选取会影响目标回波中信息的提取，因此，优化发射波形对雷达目标的检测和识别均具有非常重要的意义[1-6]。针对目标环境中有色噪声的统计特性自适应设计一组具有较低距离旁瓣和峰均比(PAPR)的发射波形，不仅可抑制有色噪声，提高目标检测性能，还能降低微弱信号被强信号距离旁瓣掩盖的机率，同时降低系统复杂度，提高发射机的功率利用率，这对提高现代雷达的战场适应力具有重要的军事价值。

在统计特性已知的有色噪声背景下，通过优化发射波形，雷达能够显著提高匹配滤波器的输出信噪比(SNR)，增强检测性能。Chen[7]提出了在已知扩展目标和杂波先验信息的情况下，联合优化MIMO雷达的发射波形和接收端滤波器的迭代算法，该算法收敛速度快且能获得较好的检测性能。Friedlander[8]构建了信号子空间来设计优化波形，使得在已知目标、杂波和噪声的统计特性的条件下，最大化检测器输出SNR，改善检测性能。但文献[7][8]仅优化检测SNR，忽略了波形自身性能，导致所优化波形自相关主旁瓣比过低，PAPR较高。针对该问题，Bergin[9]和Li[10]利用有色噪声协方差矩阵的奇异性，提出了选取一组与有色噪声无关的特征向量，对其加权逼近于某一预先设定的波形，使得SNR提高的同时波形性能接近于该预定波形。Maio[11]提出了一种相位编码算法，使得在有色高斯噪声中提高检测性能，同时，使所优化波形的模糊函数逼近某一预先设定的雷达编码信号，从而在一定范围内获得满意的距离、多普勒分辨率。……