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公开(公告)号：CN113642181A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110941470.8
申请日：2021-08-17
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明公开了一种快速流形建模的MIMO雷达波形优化方法，涉及雷达技术领域，解决了雷达受到强旁瓣干扰时，检测性能下降的问题。本发明包括对信噪比在恒模约束下进行联合优化，加入加权因子，组合成新的优化SINR的目标函数，基于黎曼流形将目标函数中的欧氏空间下的约束问题可以转换为无约束优化问题，采用限制内存的黎曼流形BFGS算法进行优化，得到优化后的MIMO雷达接收机波形矩阵，将波形矩阵导入MIMO雷达数据，通过天线进行雷达信号收发。本发明分别优化雷达各快拍的波形，使得雷达的MFL的性能显著提升。
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公开(公告)号：CN118821617A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411044147.0
申请日：2024-07-31
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01S7/02 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代深度展开网络的MIMO雷达恒模波形设计，属于波形设计领域。与传统的松弛方法或计算量很大的非松弛方法不同，本发明提出了一种计算效率高的、无需松弛的MIMO雷达恒模波形设计方法。本发明利用黎曼复圆流形天然地满足恒模约束的性能，通过将问题投影到黎曼复圆流形上，将其转化为无约束最小化问题，并可以使用黎曼梯度下降算法进行求解；进一步，将黎曼梯度下降算法展开为一个深度学习模型，构建了一个能自适应调整下降步长的迭代深度展开网络来优化波形。本发明能够取得更低的ISL，获得更好的自相关性与互相关性，更利于提高MIMO雷达对目标的探测性能。
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公开(公告)号：CN119070867A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411044148.5
申请日：2024-07-31
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(衢州)
IPC: H04B7/06 , H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO通信中的系统保密率最大化设计，属于MIMO通信领域。本发明首先构建以最大化系统保密率为优化目标的优化目标函数，再基于发射端的加权向量构造流形#imgabs0#以满足恒模约束，从而将构建的优化目标函数投影到流形空间，转化为无约束分数的优化目标函数；利用Dinkelbach方法将无约束分数的优化目标函数转化为整数形式，最后基于迭代求解得到基站的加权向量的优化结果，本发明利用流形方法解决恒模约束，并提出了一种结合动量的流形优化方式。与现有方法相比，本发明以较低的时间复杂度实现了优化了通信系统的保密率。
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公开(公告)号：CN113642181B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202110941470.8
申请日：2021-08-17
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(衢州)
Abstract: 本发明公开了一种快速流形建模的MIMO雷达波形优化方法，涉及雷达技术领域，解决了雷达受到强旁瓣干扰时，检测性能下降的问题。本发明包括对信噪比在恒模约束下进行联合优化，加入加权因子，组合成新的优化SINR的目标函数，基于黎曼流形将目标函数中的欧氏空间下的约束问题可以转换为无约束优化问题，采用限制内存的黎曼流形BFGS算法进行优化，得到优化后的MIMO雷达接收机波形矩阵，将波形矩阵导入MIMO雷达数据，通过天线进行雷达信号收发。本发明分别优化雷达各快拍的波形，使得雷达的MFL的性能显著提升。
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