【摘 要】
：
雷达发射波形直接决定了雷达的探测性能,因此雷达波形设计具有十分重要的意义。衡量雷达波形优劣的一类典型指标是波形的相关特性。通常,传统相控阵雷达的发射波形需要具备理想的自相关特性;MIMO雷达的发射波形需要具备理想的自相关和互相关特性。雷达发射机可发射单个波形或波形集,实现目标的探测或环境的感知。通常,波形集的相关特性要优于单个波形的相关特性,因此雷达波形集的研究引起了广泛关注。其中,互补序列集（C
论文部分内容阅读
雷达发射波形直接决定了雷达的探测性能,因此雷达波形设计具有十分重要的意义。衡量雷达波形优劣的一类典型指标是波形的相关特性。通常,传统相控阵雷达的发射波形需要具备理想的自相关特性;MIMO雷达的发射波形需要具备理想的自相关和互相关特性。雷达发射机可发射单个波形或波形集,实现目标的探测或环境的感知。通常,波形集的相关特性要优于单个波形的相关特性,因此雷达波形集的研究引起了广泛关注。其中,互补序列集（Complementary Sets of Sequences,CSS）和正交序列集（Orthogonal Sets of Sequences,OSS）是两类理想的波形序列集,前者具备理想的自相关特性,可应用于相控阵雷达;后者同时具备理想的自相关特性和互相关特性,可应用于MIMO雷达。然而,理想的CSS和OSS需要根据数学规则进行构造,其波形序列个数和波形序列长度受到严格限制。为此,越来越多的研究者考虑对波形序列集进行灵活的优化设计,以抑制波形旁瓣,逼近理想CSS和OSS的相关特性。此外,随着无线电技术的发展,频谱资源愈发稀缺,雷达系统会受到其它电子设备的同频干扰。为了提高频带利用率,抑制同频干扰,雷达系统对稀疏频率波形（Sparse Frequency Waveforms,SFW）的需求日益迫切。SFW是一种频谱稀疏的波形,可通过在有干扰的频段上设置频率阻带的方式,抑制同频干扰。基于以上两种需求,本文综合考虑波形集的相关特性和稀疏频谱特性,优化设计具备低相关旁瓣的稀疏频率波形集,即互补稀疏频率波形集（Complementary Sparse Frequency Waveform Set,CSFWS）和正交稀疏频率波形集（Orthogonal Sparse Frequency Waveform Set,OSFWS）。为完成这两种波形集的优化设计,本文对三种典型的波形优化算法,即循环迭代算法（Cyclic Iteration Algorithm,CIA）、放大最小化（Majorization-Minimization,MM）算法和复圆流形（Complex Circle Manifold,CCM）算法进行了深入研究;利用这三种算法实现了低旁瓣稀疏频率波形集的优化设计;并对三种优化算法的优化性能进行了综合对比。本文的主要工作总结如下:（1）建立了CSFWS的优化设计问题;并考虑分别采用CIA、MM算法和CCM算法进行求解。针对每一种优化算法,建立了自相关旁瓣和频率阻带能量的联合优化模型,并对优化模型进行数学变换,以方便算法的求解。在CIA求解过程中,引入了辅助变量,然后利用交替迭代思想对CSFWS进行优化设计,但在求解过程中需对辅助变量求解,算法的计算复杂度较高。为此,进一步引入MM算法和CCM算法。MM算法和CCM算法在求解过程中可运用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）运算和快速傅里叶逆变换（Inverse FFT,IFFT）运算,可加快算法求解速度。最后通过仿真分析,对比了三种算法在设计CSFWS和特殊情况下CSS的优化性能和收敛性能。（2）建立了OSFWS的优化问题;并考虑分别采用CIA、MM算法和CCM算法进行求解。针对每一种优化算法,建立了的自相关旁瓣、互相关旁瓣和频率阻带能量的联合优化模型,并对优化模型进行数学变换,以方便算法的求解。利用CIA算法求解时,需计算矩阵的开方运算和矩阵的奇异值分解,在波形序列较长时计算复杂度较高。为此,进一步引入MM算法和CCM算法。MM算法在求解优化问题过程中运用FFT运算和IFFT运算,降低了算法的计算复杂度,加快了算法的收敛速度。同时CCM算法利用Armijo线性搜索方法求解算法所需步长,并利用FFT和IFFT求解,保证了算法收敛且目标函数递减,从而提高算法的收敛性能。然后,通过仿真分析,对比了三种算法在设计OSFWS的优化性能和收敛性能。最后考虑了联合优化模型的特殊情况,即OSS设计。并通过仿真对比了CCM算法和已有算法的优化性能和收敛性能。
其他文献
空气间隙是高压交、直流输电线路重要的外绝缘形式,其放电电压是指导输变电工程外绝缘设计的重要参考依据。目前,放电试验仍然是获取间隙外绝缘特性的主要方式,但是试验研究存在成本高、周期长、分散性大等问题,针对试验研究存在的不足,通过建立仿真模型获取间隙放电电压逐渐成为高电压工程领域内的重要研究内容,仿真模型主要包括基于放电机理的物理模型和基于机器学习算法的数据预测模型。为了获取空气间隙的放电特性,本文分
随着计算机硬件的更新换代和移动终端的智能化,网络技术在人们的生活中变得越来越重要,网络安全成为一个重要的研究领域。基于机器学习的技术已经广泛地应用于网络入侵检测以及图像处理领域。同时快速发展的量子计算为解决复杂计算问题提供了新的模式,因此如何利用量子计算改进传统机器学习算法也已经成为了研究前沿。本文基于经典降维技术和量子神经网络提出了一种用于网络入侵检测的模型以区分正常访问和异常攻击。为了平衡经典
机械臂在实际运用过程中存在许多干扰,如参数不确定、外界干扰等,这给机械臂轨迹跟踪带来了很大的挑战,也使得机械臂控制系统的设计成为一大热门研究课题。近年来,滑模控制的研究和发展引起了国内外学者注意,许多学者将其运用于机械臂系统,滑模控制具有计算快、易于实现、抗干扰能力强等优点,但是也存在收敛慢、误差大、抖振、依赖系统先验知识等缺陷。针对上述机械臂滑模控制问题,本文基于二阶滑模控制、扩张状态观测器、模
图像作为一种信息载体,承载着大量的重要信息。因此,保证图像信息在传输过程中的安全性至关重要。传统的图像加密算法密钥空间小且易受到信道中噪声的干扰。为了保障秘密图像的安全传输,本文提出了两种基于分数阶厄米特变换和混沌系统的图像加密算法。论文的具体工作如下:提出了一种基于分数阶厄米特变换的灰度图像加密算法,该算法采用的加密矩阵与明文相关且相对可控。原始图像经过Zigzag扫描和Arnold变换之后被加
与传统的单平台无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）相比,无人机集群合成孔径雷达（UAV Swarm SAR,UAVS-SAR）在抗击毁和多视角高分辨率观测方面具有显著的优势,因此,UAVS-SAR将是雷达发展的一个重要趋势。然而,UAVS-SAR的分布式几何结构特征造成回波信号具有稀疏特性,进而引起
逆散射问题致力于根据从探测区域内测量的散射场数据反演介质目标的电性能参数空间分布。由于逆散射问题内在固有的非线性和病态性,通常需要采用带有正则化的非线性迭代优化方法求解该问题。然而,这些方法在计算过程中计算代价高并且在成像过程中不能实时重构,还需要根据经验人工设计正则化函数和选择正则化参数,使得算法的适用性受到人为因素的影响。鉴于此,本文引入深度学习的技术,分别从基于深度学习辅助的反演方案、基于物
空间科学与技术是世界科技大国的竞争焦点之一,也是提供国家安全保障、牵引国家科技进步,拉动社会经济发展,提高国民凝聚力和向心力的重要领域之一。我国作为世界上空间科学与技术竞争前沿的参与者之一,今年来陆续开展了载人航天、空间站、探月返回、火星探测等多个战略级空间项目。这些项目的开展极大的保障了我国的国家安全、拉动了我国的经济发展,提高了民族自豪感。空间科技的研究以对空间环境的认识和理解为先导,因此各航
物联网技术的飞速发展推动许多新兴应用的出现,而移动用户终端通常由于有限的资源不能满足应用程序在通信和计算方面低时延的要求。移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）技术通过在位于网络边缘的接入点提供较低传输延迟的密集计算服务,减少对远程云的卸载量,已经成为一种有效的解决方案。然而,传统的MEC在一些复杂的地形或恶劣天气中存在无法接入的情况,密集部署MEC服务器又是昂贵且不合
伴随着无线充电设备的市场需求量不断扩大,无线电能传输（WPT）技术发展相当迅速,其中磁耦合谐振式无线电能传输（MCR-WPT）技术因为方便、安全、整洁而广受青睐。随着MCR-WPT产品的普及,传统的单发射单接收（Single-Input-Single-Output,SISO）MCR-WPT系统已渐渐无法满足市场需求,多发射多接收（Multiple-Input-Multiple-Output,MIM
医学影像分割对于疾病的诊断和治疗至关重要,可以有效提高临床诊断效率,为手术方案和预后治疗提供量化指导。多模态医学影像可以反映人体不同的生物信息和组织特征。因此,基于深度学习的多模态医学图像分割算法可广泛应用于智能医疗、疾病诊断、术前规划、医学大数据分析等研究领域。但是,医学图像数据的匮乏和多模态医学图像分割算法的低精度严重限制了医学图像分析在实际临床场景中的应用。本文以脑肿瘤的多模态MRI（Mag