[发明专利]一种基于改进Jaya算法的MIMO雷达波形设计方法

说明书

本发明属于MIMO雷达波形设计技术领域，公开了一种基于改进Jaya算法的MIMO雷达正交波形设计方法，包括根据相位编码信号的自相关旁瓣峰值和互相关峰值以及自相关旁瓣能量和互相关能量构造代价函数；针对离散优化问题，在Jaya算法框架下，将遗传算法中交叉和变异的思想引入个体更新函数；最后利用汉明扫描算法对改进Jaya算法的输出结果进行再次优化，有效降低了波形的自相关旁瓣峰值和互相关峰值，实现了基于改进Jaya算法的离散正交相位编码波形的优化设计。本发明不仅考虑了不同发射天线之间的互相干扰，而且设计的波形具有较低的自相关旁瓣峰值，在保证一定的探测性能的同时，有效提高了雷达的距离分辨率。

技术领域

本发明属于多输入多输出雷达波形设计领域，具体涉及一种基于改进Jaya算法的MIMO雷达波形设计方法。

背景技术

多输入多输出(MIMO)系统可以通过其天线发射多路线性独立的探测信号，具有空间分集和波形分集能力，且展现出巨大的缓解信号衰减的潜力。国内外学者研究发现了MIMO雷达的几个优势，如增加了目标信息的多样性，提高了雷达的抗干扰能力，改善了目标识别能力。一方面，MIMO雷达在二维成像方面有其独特的优势，因其可以从多个角度观察目标，使得回波信号中包含更多的信息量。另一方面，MIMO雷达可将发射阵和接收阵分布在不同的方位，即使敌方截获接收机截获到了雷达的信号，也无法对接收阵所在位置进行定位。此外，MIMO雷达在抗截获性能方面还有其他强大的优势。传统的雷达为了检测到RCS(RadarCross Section)较小的目标，其峰值功率一般较高，很容易被敌方的电子情报系统截获。雷达在执行正常搜索任务时，接收的回波信号经历了从发射机-目标-接收机的损耗，而发射信号到达敌方截获接收机只经历了单程的功率损耗，因此，雷达相较于敌方截获接收机具有距离上的明显劣势，这严重威胁了雷达武器系统在战场上的存活率。而MIMO雷达在发射端降低了峰值辐射功率和发射天线增益，这显著提高了雷达的抗截获性能。

MIMO雷达波形设计的现有工作主要聚焦于时域以及空间域上的正交波形生成。距离分辨率以及噪声背景下回波信号的特性在很大程度上取决于脉冲的形状。通常使用脉冲压缩信号处理技术对脉冲进行调制以获得更好的性能。脉冲压缩技术分为数字脉冲压缩技术和模拟脉冲压缩技术。其中，数字脉冲压缩技术的使用更加广泛。由于独立的探测信号是由多个天线发送的，在同一信号或其他发送信号之间会发生干扰，为后续的回波信号分离造成困难。因此，MIMO雷达正交波形的设计必须考虑避免自相干扰以保证雷达的任务性能。相位编码信号中的二相码，虽然其自相关特性良好，但是其多普勒敏感问题很难解决。多相码波形在满足雷达任务性能要求的同时，凭借复杂的信号结构，可使得敌方的电子情报措施更难以检测和分析。

对各种复杂的约束和非约束问题求解的需求，促使优化领域飞速发展。相关研究人员在不断寻找更优的算法去逼近目标函数的解，避免算法陷入局部优化现象的发生。基于种群的优化算法对于搜寻复杂多目标决策问题的近似最优解非常之有效。这些基于种群的算法具有采用较少控制参数的优势。例如，模拟退火(SA)，遗传算法(GA)，粒子群优化(PSO)，蚁群优化(ACO)等。上述算法都具有通用的控制参数和算法特定的参数，如SA中的退火速度，GA中的交叉概率、变异概率、选择算子，PSO中的位置和速度以及ACO中的信息素强度。

以上这些算法在很多领域都得到了应用，但是算法本身却存在一个很大的缺点即容易陷入局部最优点。为了解决算法本身的缺陷，针对实际问题的多样性和复杂性，目前已经出现了多种改进算法。由于在搜索过程中，这些控制参数的设置影响了算法的全局搜索能力，对算法的精度、稳定性、收敛性都有较大的影响，因此对算法的成功起着至关重要的作用。许多学者都对调参进行了研究。但一方面，调参本身会使算法的计算量成倍增加；另一方面，不恰当的参数还容易导致算法陷入局部最优、收敛性差或者不稳定等问题。RAO RV在2016年提出了Jaya算法，该算法不需要调参，且结构简单，容易实现，鲁棒性强，已经成功应用于函数优化、图像识别、神经网络训练以及工业控制等领域。因此，需要研究针对MIMO雷达波形优化设计问题。

发明内容