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波形优化学习(四)失配滤波器

波形优化学习(四)失配滤波器

作者: xd2021mclin | 来源:发表于2022-06-21 20:11 被阅读0次

【嵌牛导读】失配滤波主要思想是最小化的峰值旁瓣电平(PSL)失配滤波后的范围旁瓣,约束为相对于匹配后的信噪比 (SNR) 损失过滤。

【嵌牛鼻子】失配滤波器,信噪比损失,自相关旁瓣

【嵌牛提问】有没有一种更好的滤波器来提高波形的正交性?

        脉冲压缩雷达通常有不良距离旁瓣,这使得难以检测到弱目标附近的强力目标。雷达的低距离旁瓣电平接收端可以抑制强目标的干扰返回,因此是雷达系统的一个有吸引力的功能。失配滤波主要思想是最小化的峰值旁瓣电平(PSL)失配滤波后的范围旁瓣,约束为相对于匹配后的信噪比 (SNR) 损失过滤。优化问题通过所谓的least-pth算法解决,包括 Limitedmemory BFGS (L BFGS) 算法作为其子算法。数值结果表明与设计相位编码的方法相比波形和失配滤波器分开,联合波形设计方法可以产生一个低得多的旁瓣电平输出给定的 SNR 损失。

        为了提升雷达的发射效率,雷达发射电路中的放大器通常工作在饱和状态,因此要求发射波形需具备恒模特性。PCW是一种常见的恒模波形,具有测量精度高和抗干扰性好等优点,在 MMO雷达领域受到广泛关注,具有非常广阔的应用前景。在现有研究的文献中,主要有三种方法来获得具有低距离旁瓣电平的波形:一是根据应用背景和代价函数的特点,选择好的优化算法来降低脉冲压缩后的距离旁瓣电平;二是在编码波形已知的条件下,设计失配滤波器来抑制失配滤波器输出的距离旁瓣电平,三是交替迭代优化PCW和失配滤波器来压缩距离旁瓣电平。虽然第三种方法可以获得比前两种方法好的性能,但其在优化过程中是给定一方来优化另一方,这样会浪费一定的 DOFs。因此,为了在优化过程中充分利用PCW和失配滤波器的DOFs。

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