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公开(公告)号：CN107942310A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711008069.9
申请日：2017-10-25
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种分布式MIMO雷达系统多目标位置估计的资源联合优化方法，包含：指定目标，以最小化多目标位置估计误差的最大值为目标函数；在发射与接收阵元总数有限，发射功率给定的条件下，建立收发阵元选取与功率分配联合的资源优化模型；结合启发式搜索算法和连续参数凸近似算法，提出基于循环最小化的资源联合分配算法对该混合布尔型联合优化问题进行求解，得到资源联合分配的结果。本发明定量分析系统资源与跟踪能力的数量关系；相比于阵元个数，发射功率对系统性能的影响更加显著，显示系统资源对目标跟踪的精度和个数的影响，能够在降低系统计算量的同时实现更好的系统性能，有效提高多目标整体速度跟踪精度，具有较好的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN107192985A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710530452.4
申请日：2017-06-29
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明涉及一种分布式MIMO雷达系统多目标速度估计的资源联合优化方法，包含：指定目标，以最小化重点目标速度估计误差为目标函数，建立包含发射阵元、接收阵元、发射功率和信号时长四个优化变量的资源联合优化模型；将该优化问题转化为二阶锥规划问题，采用循环最小化算法依次对四个优化变量进行求解；在算法收敛后，终止循环，将阵元选取变量二元化，选取最优阵元，并再次分配发射功率和信号时长，得到资源联合分配的结果。本发明对跟踪目标个数具有较大灵活性，能够在满足多目标不同速度估计的要求下，选取最少的发射阵元，提高重点目标跟踪性能并达到多目标整体跟踪精度误差最小的效果，具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN106199579A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610479972.2
申请日：2016-06-22
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S13/66
CPC classification number: G01S13/66
Abstract: 本发明涉及一种分布式MIMO雷达目标跟踪精度联合资源优化方法，首先推导目标函数，建立包含阵元、功率和带宽三个变量的资源分配优化模型；然后简化模型，利用凸松弛将阵元选取问题由0-1问题转变为凸优化问题；利用循环最小化将优化模型分解为阵元选取和功率分配的迭代优化子问题，利用SPCA方法对问题进行求解，直到目标函数不再优化为止，得到最终的阵元选取和功率分配结果，并计算出最终的带宽分配结果，对下一时刻的目标位置进行估计。本发明通过资源分配有效提高MIMO雷达的目标跟踪精度，同时提高资源利用率，通过选取合适的阵元子集，并且进行功率和带宽资源的最优配置，在雷达系统资源有限的情况下进一步提高目标跟踪的精度。
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公开(公告)号：CN104918261A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510307075.9
申请日：2015-06-08
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04W16/14
Abstract: 本发明涉及MIMO认知无线电干扰网络中基于信道学习的频谱共享方法，通过分析接收的数据的二阶统计量获取需要的主用户干扰信道的空间特征，融合MIMO多子流传输和认知多信道切换技术，设计发送策略，避免对主用户的干扰，提高频谱共享效率；针对干扰信道状态信息缺失下次用户干扰网络与主用户系统共存问题，兼顾MIMO认知无线电网络的空间传输能力，融合主用户的信道切换能力，联合利用空间和频率资源的高效频谱共享方法，比以往单一资源利用方法的效率更高；分析了次用户通过设置信道学习时间对网络性能的影响，说明通过控制时间可以有效控制对主用户的干扰功率；从自由度检测性能、主用户误码率、算法收敛性和网络容量等多方面分析。
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公开(公告)号：CN107192985B
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201710530452.4
申请日：2017-06-29
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明涉及一种分布式MIMO雷达系统多目标速度估计的资源联合优化方法，包含：指定目标，以最小化重点目标速度估计误差为目标函数，建立包含发射阵元、接收阵元、发射功率和信号时长四个优化变量的资源联合优化模型；将该优化问题转化为二阶锥规划问题，采用循环最小化算法依次对四个优化变量进行求解；在算法收敛后，终止循环，将阵元选取变量二元化，选取最优阵元，并再次分配发射功率和信号时长，得到资源联合分配的结果。本发明对跟踪目标个数具有较大灵活性，能够在满足多目标不同速度估计的要求下，选取最少的发射阵元，提高重点目标跟踪性能并达到多目标整体跟踪精度误差最小的效果，具有较好的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106526569B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610962239.6
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S7/42
Abstract: 本发明属于MIMO雷达波形设计领域，具体涉及一种基于交替迭代的宽带MIMO雷达稀疏频谱波形设计方法，包括1、将期望频谱矩阵P作为待优化的辅助变量，综合考虑最小化发射波形频谱与期望频谱之间的均方误差以及积分旁瓣电平为目标函数，以发射波形恒模和期望频谱幅度满足上、下界约束为条件建立联合优化模型；2、在循环迭代的算法框架下，迭代过程是通过固定其中两个变量，求解第三个变量；3、待算法收敛后终止循环迭代，得到MIMO雷达稀疏频谱波形。本发明能够有效解决宽带MIMO雷达面临的工作频段拥塞和电磁干扰问题；本发明利用了循环迭代的算法框架，通过FFT实现主要运算，计算效率高；本发明权重因子可以根据实际电磁环境进行合理设置，提高了波形设计方法的灵活性和适应性。
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公开(公告)号：CN106501800B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610960285.2
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明涉及一种基于代价参考粒子滤波的MIMO雷达目标检测前跟踪方法，首先初始化，产生初始粒子序列，形成初始的粒子‑代价集合；计算k时刻的所有粒子的风险和重采样权值；利用重采样权值，选取重采样粒子，形成新的粒子‑代价集合；从新的粒子‑代价集合中产生第k＝k+1时刻的粒子；跳转至计算k时刻的所有粒子的风险和重采样权值的步骤执行，循环至k＝K，得到每一时刻的代价状态。本发明通过利用目标状态估计值与真实值之间的误差计算得到粒子代价，进而得到粒子权重，实施粒子滤波，无需动态系统的统计特性，在动态特性未知的情况下仍能进行目标的检测和估计，经仿真试验验证，其检测跟踪性能明显优于传统的粒子滤波算法。
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公开(公告)号：CN106526569A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610962239.6
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S7/42
CPC classification number: G01S7/42
Abstract: 本发明属于MIMO雷达波形设计领域，具体涉及一种基于交替迭代的宽带MIMO雷达稀疏频谱波形设计方法，包括1、将期望频谱矩阵P作为待优化的辅助变量，综合考虑最小化发射波形频谱与期望频谱之间的均方误差以及积分旁瓣电平为目标函数，以发射波形恒模和期望频谱幅度满足上、下界约束为条件建立联合优化模型；2、在循环迭代的算法框架下，迭代过程是通过固定其中两个变量，求解第三个变量；3、待算法收敛后终止循环迭代，得到MIMO雷达稀疏频谱波形。本发明能够有效解决宽带MIMO雷达面临的工作频段拥塞和电磁干扰问题；本发明利用了循环迭代的算法框架，通过FFT实现主要运算，计算效率高；本发明权重因子可以根据实际电磁环境进行合理设置，提高了波形设计方法的灵活性和适应性。
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公开(公告)号：CN105467365A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510901663.5
申请日：2015-12-08
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S7/28
CPC classification number: G01S7/2813
Abstract: 本发明涉及一种改善MIMO雷达DOA估计性能的低旁瓣发射方向图设计方法，包括以下几个步骤：设定感兴趣的区域；令波束域加权矩阵的列向量满足对偶特性，保证接收端的信号满足旋转不变性；考虑方向图匹配特性、信号的旋转不变性以及各阵元发射功率相等为约束条件，构建波束域加权矩阵的优化模型；引入辅助变量，利用半正定松弛技术将秩1约束松弛为半正定约束，使用内点法获得松弛问题的最优解，再利用高斯随机化方法对波束域加权矩阵进行求解；在接收端使用ESPRIT算法对目标进行DOA估计。本发明涉及的这种性能良好的MIMO雷达波形设计技术，能够提高接收端的信噪比，可为如何提高MIMO雷达角度估计精度提供重要的理论依据和具体的实现方法。
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公开(公告)号：CN107942310B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201711008069.9
申请日：2017-10-25
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种分布式MIMO雷达系统多目标位置估计的资源联合优化方法，包含：指定目标，以最小化多目标位置估计误差的最大值为目标函数；在发射与接收阵元总数有限，发射功率给定的条件下，建立收发阵元选取与功率分配联合的资源优化模型；结合启发式搜索算法和连续参数凸近似算法，提出基于循环最小化的资源联合分配算法对该混合布尔型联合优化问题进行求解，得到资源联合分配的结果。本发明定量分析系统资源与跟踪能力的数量关系；相比于阵元个数，发射功率对系统性能的影响更加显著，显示系统资源对目标跟踪的精度和个数的影响，能够在降低系统计算量的同时实现更好的系统性能，有效提高多目标整体速度跟踪精度，具有较好的实际应用价值。
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