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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于认知波形与滤波器联合设计的抗多间歇采样干扰方法，首先根据认知雷达模式获取先验信息，通过建立目标回波信号和干扰回波信号模型，计算目标回波信号及干扰回波信号与接收滤波器的互相关积分旁瓣电平，建立优化问题模型，通过求解优化问题得到优化波形和接收滤波器，发射优化设计的波形，最后利用接收滤波器进行雷达接收回波信号处理。本发明的方法通过建立优化问题模型，利用发射优化的波形序列和失配滤波的信号处理方式来抑制多间歇采样干扰，同时还加入了有利于硬件兼容性的恒模约束与信噪比损失约束，并提出WISL‑ADPM算法，解决了优化问题，并同时抑制多个不同转发方式以及样式组合的间歇采样干扰。

主权项：1.基于认知波形与滤波器联合设计的抗多间歇采样干扰方法，具体步骤如下：步骤1：根据认知雷达模式获取先验信息，建立目标回波信号和干扰回波信号模型，设雷达发射多个脉冲串信号，s为每个脉冲重复时间PulseRepetitionTime，PRT内包含N个子片段的恒模信号，每个子片段包含Nj个点，其离散形式表示为长度为NNj的序列s＝[s_1,s_2,…,s_n,…,s_N]T1其中，s_n为s的第n个子片段，且为第n个子片段的相位序列，且每个相位取值在[0,2π内，1≤n≤N，·T表示转置操作符，表示NNj×1维复矩阵；干扰信号与发射信号长度相等，包含N个干扰片段，每个干扰片段里包含Nj个点，间歇采样干扰直接转发、重复转发、逐次循环转发方式下的不同干扰样式表示为：ji,m＝ωi,ms2其中，为第i种干扰转发方式的第m种转发样式，i＝1,2,3分别表示间歇采样直接转发、重复转发和逐次循环转发干扰，m∈[1,Ms]，Ms表示干扰转发样式总数，且Ms＝N-1，为第i种转发方式的第m种转发样式的干扰转移矩阵，表示NNj×NNj维实矩阵，ωi,m根据不同的间歇采样干扰转发方式有不同的形式：间歇采样直接转发干扰： 间歇采样重复转发干扰： 间歇采样逐次循环转发干扰： 其中，A1,m,A2,m,Aij为ω1,m,ω2,m,ω3,m对应的转移子矩阵，0为转移子矩阵对应大小的零矩阵；设雷达接收到的回波包含3种间歇采样干扰的部分样式，回波信号每个PRT的脉冲信号表示为： 其中，sτ为发射信号s附加双程时延τ的目标回波信号，ji,mτ′为干扰信号ji,m附加时延τ′的干扰回波信号，M1≤M≤Ms为第i种间歇采样干扰转发方式的转发样式数量，且三种干扰转发方式的转发样式数量一致，为均值为零，方差为的高斯白噪声，σ0为预先设定的常数；步骤2：建立优化问题模型，步骤21：计算目标回波信号与接收滤波器的互相关积分旁瓣电平SISL： 其中，|·|表示取模操作，||·||2表示向量2范数，表示不考虑向量中索引为NhNj的元素，排除主瓣电平，·H表示共轭转置操作符，y为s的失配自相关电平，表示为： 其中，为失配滤波器h的时延矩阵，为补零转移矩阵，为对s前后均匀补零的信号，Nh＝2N，设： 目标回波信号与接收滤波器的互相关积分旁瓣电平表示为：SISL＝sHRSISLhs10步骤22：计算干扰回波信号与接收滤波器的互相关积分旁瓣电平JISL： 其中，JISLi,m为第i种干扰的第m个干扰样式与接收滤波器的互相关积分旁瓣电平，yi,m为第i种干扰的第m个干扰样式的失配互相关电平，表示为： 其中，为对干扰信号ji,m前后均匀补零的信号，设： 第i种干扰方式的第m个干扰样式回波信号与接收滤波器的互相关电平表示为： JISL定义为： 其中，I为干扰转发方式数量，M为第i种间歇采样干扰转发方式的转发样式数量；步骤23：建立优化问题模型：引入加权因子，η1和η2，η1,η2∈[0,1]且η1+η2＝1，目标回波信号及干扰回波信号与接收滤波器的加权互相关积分旁瓣电平ρ为： 建立优化问题如下： 其中，Rh＝η1RSISLh+η2RJISLh，min·表示求最小符号，s.t.表示约束，sk表示s的第k个点，第一个约束为发射信号s的恒模约束，第二个约束为发射信号s与失配滤波器h的互相关主瓣电平约束，第三个约束为噪声功率为1时的信噪比SNR约束，μ为[1,+∞的常数；步骤3：求解优化问题，得到优化波形和接收滤波器，步骤31：引入辅助变量z、v，将原问题转化为一系列凸问题进行迭代求解： 构造增广拉格朗日函数： 其中，α、β和λ为拉格朗日乘子，θ1、θ2和θ3为惩罚因子，表示求数的实部运算，α、β具体为NhNj×1维复向量，θ＝[θ1,θ2,θ3]为三个惩罚因子的集合向量；步骤32：令迭代次数t＝1，并初始化vt-1,st-1,zt-1,ht-1,αt-1,βt-1,λt-1,θt-1，其中，vt-1为第t-1次迭代的辅助变量v，st-1为第t-1次迭代的发射信号s，zt-1为第t-1次迭代的辅助变量z，ht-1为第t-1次迭代的失配滤波器h，αt-1为第t-1次迭代的拉格朗日乘子α，βt-1为第t-1次迭代的拉格朗日乘子β，λt-1为第t-1次迭代的拉格朗日乘子λ，θt-1为第t-1次迭代的三个惩罚因子[θ1,θ2,θ3]，当t＝1时，上述所有值为其初始值；步骤33：令t＝t+1，步骤34：固定st-1,zt-1,ht-1,αt-1,βt-1,λt-1,θt-1，求解vt： 步骤35：固定vt,zt-1,ht-1,αt-1,βt-1,λt-1,θt-1，求解st： 其中， 为NNj×NNj维的单位矩阵；步骤36：固定vt,st,ht-1,αt-1,βt-1,λt-1,θt-1，求解zt： 其中，zk为zt的第k个元素，和分别为αt-1和st的第k个元素的共轭；步骤37：固定vt,st,zt,αt-1,βt-1,λt-1,θt-1，求解ht： 其中， 为λt-1的共轭；步骤38：固定vt,st,ht,zt,αt-1,βt-1,λt-1，求解θt： 其中，δ1c和δ2c为接近1的两个常数，且满足0＜δ1c＜1和δ2c＞1；步骤39：更新拉格朗日乘子αt，βt，λt： 步骤310：判断是否停止计算：停止条件为：εt＝||zt-st||+||vt-ht||+||htHJ0st-NNj||≤ξ34其中，εt为定义的残差，ξ为停止条件，若当前计算值满足条件，则停止计算得到发射波形s和接收滤波器h，否则返回步骤33；步骤4：发射优化设计的波形，步骤5：利用接收滤波器进行雷达接收回波信号处理，将雷达回波信号通过优化设计的失配滤波器进行滤波处理，然后进行相参积累，输出结果。

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百度查询： 电子科技大学 基于认知波形与滤波器联合设计的抗多间歇采样干扰方法