[发明专利]基于虚拟天线Kuhn-Munkres算法的MIMO雷达发射天线布置方法

说明书

该发明公开了一种基于虚拟天线Kuhn‑Munkres算法的MIMO雷达发射天线布置方法,属于信号处理领域。提供了一种在Neyman‑Pearson准则下，以检测器的输出信噪比为检测性能评价指标的MIMO雷达发射天线布置方法。在该方法中，结合二部图中的匹配理论，我们将发射天线和可选网格点看作二部图中的顶点，将天线布置产生的性能影响看作图中带有权值的边。由于发射天线和网格点的数量不同，因此，原始的天线布置问题被转化为一个非对称二部图中的MWM问题。接下来，通过添加虚拟天线来构造对称二部图，即可应用Kuhn‑Munkres算法选出发射天线的最优位置。我们称该基于虚拟天线的KM算法为VKM方法。通过我们提出的VKM方法，可以在允许区域内选择最优的位置来放置发射天线，并且复杂度较低。

技术领域

本发明属于信号处理领域，它涉及关于MIMO雷达目标检测技术领域中的发射天线布置 问题，适用于MIMO雷达发射天线布局设计。

背景技术

MIMO(Multiple Input Multiple Out)雷达的概念最初是由通信中的多输入多输出技术引出 的，分为共置MIMO雷达和分置MIMO雷达两大类。对于分置天线MIMO雷达系统来说，由 于其可以从各个角度对目标同时进行探测，从而实现空间分集的增益，具有更高的目标检测性 能。天线的位置选择对于雷达系统的性能有重要影响，在电磁环境日趋复杂的情况下，如何进 行天线布局以更好地提高雷达系统性能成为国内外学者广泛关注的一项内容。

根据雷达信号处理理论可知，天线的数量越多，系统的性能越好。对于接收端来说，发射 端的天线数量越多，接收端要处理的匹配滤波信号就越多，计算复杂度也越高。因此，在实际 应用中，出于节省系统软硬件资源且保证系统性能的考虑，如何利用有限的发射天线资源进行 布局设计就成为了一个重要的研究问题。目前关于MIMO雷达系统天线布置的研究有很多， 对于此类优化问题，一般常采用穷举搜索来得到一个最优的天线位置设计方案。然而，穷举搜 索方法的计算量很大，并不适合对计算成本有要求的系统。所以，大家会设计一些计算较快的 次优方法，如贪心算法，它是优化问题中常用的一种解决手段。虽然贪心算法在计算速度方面 表现优秀，但它并不能保证得到全局最优解。

考虑到利用图论(Graph Theory)建模直观简单，且其中的相关算法具有计算复杂度低、 可以得到问题最优解等优点，通信领域中常用它来解决资源分配的问题。在通信资源分配问题， 比较常用的是加权二部图(bipartite graph)中的匹配(matching)算法，主要有最大加权匹配 (Maximum-Weighted Matching,MWM)和平稳匹配两种。对于MWM问题，比较经典的算法 是Kuhn-Munkres(KM)算法(见文献：J.Munkres,“Algorithms for theassignment and transportation problems”,Journal of the Society of Industrialand Applied Mathematics,vol.5,no.1, pp.32-38,March 1957)，它可以在多项式时间内获得一个最大加权匹配，即所求问题的最优解。 而在雷达系统中，发射天线也是一种系统资源，如何将不同的天线分配给不同的位置以达到最 优系统性能也是一种资源分配的问题。因此。对于发射天线布置问题，我们可以将其建模为一 个MWM问题，继而结合KM算法解决该问题。

发明内容

本发明结合图论知识，提供了一种在Neyman-Pearson准则下，以检测器的输出信噪比为 检测性能评价指标的MIMO雷达发射天线布置方法。在该方法中，结合二部图中的匹配理论， 我们将发射天线和可选网格点看作二部图中的顶点，将天线布置产生的性能影响看作图中带有 权值的边。由于发射天线和网格点的数量不同，因此，原始的天线布置问题被转化为一个非对 称二部图中的MWM问题。接下来，通过添加虚拟天线来构造对称二部图，即可应用 Kuhn-Munkres(KM)算法选出发射天线的最优位置。我们称该基于虚拟天线的KM算法 (virtual-antenna based KM)为VKM方法。通过我们提出的VKM方法，可以在允许区域内选 择最优的位置来放置发射天线，并且复杂度较低。