在发射信号能量有限情况下,雷达性能界定了信杂噪比(signal to interference plus noise ratio,SINR)的作用范围,而雷达波形设计就受到SINR的约束。对此,以提升认知雷达目标估计性能为目标,根据相对熵的非负性条件,从理论上推导了互信...在发射信号能量有限情况下,雷达性能界定了信杂噪比(signal to interference plus noise ratio,SINR)的作用范围,而雷达波形设计就受到SINR的约束。对此,以提升认知雷达目标估计性能为目标,根据相对熵的非负性条件,从理论上推导了互信息的边界和SINR的作用阈,并在信号相关杂波环境下,提出一种SINR约束下基于最大化互信息的波形设计方法。仿真验证了互信息和SINR之间的单调递增、阈值限定和相互约束关系,结果表明SINR约束下的优化波形能更充分利用发射能量,在有目标且杂波弱的频率点提取目标信号。展开更多
针对认知雷达信号处理中基于信噪杂比(SINR:Signal to Interference plus Noise Ratio)最优波形设计中因对拉格朗日乘子进行搜索而导致计算量大的问题,提出一种基于信噪杂比最大能量分配方法。该方法通过离散化的能量进行合理分配,获取...针对认知雷达信号处理中基于信噪杂比(SINR:Signal to Interference plus Noise Ratio)最优波形设计中因对拉格朗日乘子进行搜索而导致计算量大的问题,提出一种基于信噪杂比最大能量分配方法。该方法通过离散化的能量进行合理分配,获取回波的最大SINR,从而得到认知雷达的最优发射波形。仿真实验表明,基于信噪杂比最大能量分配方法与拉格朗日乘子算法获取的认知雷达最优波形相近,但该方法因不需对乘子进行搜索而减少了计算量,提高了计算速度。展开更多
无线信号之间的干扰阻碍了信号的并发传输,降低了无线网络的吞吐量.链路调度是提高无线网络吞吐量、减少信号传输延迟的一种有效方法.因为SINR (signal to interference plus noise ratio)模型准确地描述了无线信号传播的固有特性,能够...无线信号之间的干扰阻碍了信号的并发传输,降低了无线网络的吞吐量.链路调度是提高无线网络吞吐量、减少信号传输延迟的一种有效方法.因为SINR (signal to interference plus noise ratio)模型准确地描述了无线信号传播的固有特性,能够真实反映无线信号之间的干扰,提出一种在动态无线网络中基于SINR模型的常数近似因子的在线分布式链路调度算法(OLD_LS).在线的意思是指,在算法执行的过程中任意节点可以随时加入网络,也可以随时离开网络.节点任意加入网络或者从网络中离开体现了无线网络的动态变化的特性. OLD_LS算法把网络区域划分为多个正六边形,局部化SINR模型的全局干扰.设计动态网络下的领导者选举算法(LE),只要网络节点的动态变化速率小于1/ε, LE就可以在O(log n+log R)ε≤5(1-21-α/2)/6,α表示路径损耗指数, n是网络节点的规模, R是最长链路的长度.根据文献调研,所提算法是第1个用于动态无线网络的在线分布式链路调度算法.展开更多
针对认知雷达发射波形的信杂噪比(SINR:Signal to Interference plus Noise Ratio)往往需要大于一定阈值的问题,在传统波形设计准则的基础上建立一种新的认知雷达波形发射系统模型。此模型以目标与回波间的互信息为目标函数,以信杂噪比...针对认知雷达发射波形的信杂噪比(SINR:Signal to Interference plus Noise Ratio)往往需要大于一定阈值的问题,在传统波形设计准则的基础上建立一种新的认知雷达波形发射系统模型。此模型以目标与回波间的互信息为目标函数,以信杂噪比和能量作为约束条件,通过混合罚函数法对模型求解,最终获得认知雷达的最优波形。仿真实验证明,该波形可以将波束能量分配给杂波响应较弱、目标响应较强的频段,满足认知雷达对发射波形的要求,从而解决了发射波形的SINR阈值问题,并最大化目标与回波间的互信息,具有较强的应用性。展开更多
文摘在发射信号能量有限情况下,雷达性能界定了信杂噪比(signal to interference plus noise ratio,SINR)的作用范围,而雷达波形设计就受到SINR的约束。对此,以提升认知雷达目标估计性能为目标,根据相对熵的非负性条件,从理论上推导了互信息的边界和SINR的作用阈,并在信号相关杂波环境下,提出一种SINR约束下基于最大化互信息的波形设计方法。仿真验证了互信息和SINR之间的单调递增、阈值限定和相互约束关系,结果表明SINR约束下的优化波形能更充分利用发射能量,在有目标且杂波弱的频率点提取目标信号。
文摘针对认知雷达信号处理中基于信噪杂比(SINR:Signal to Interference plus Noise Ratio)最优波形设计中因对拉格朗日乘子进行搜索而导致计算量大的问题,提出一种基于信噪杂比最大能量分配方法。该方法通过离散化的能量进行合理分配,获取回波的最大SINR,从而得到认知雷达的最优发射波形。仿真实验表明,基于信噪杂比最大能量分配方法与拉格朗日乘子算法获取的认知雷达最优波形相近,但该方法因不需对乘子进行搜索而减少了计算量,提高了计算速度。
文摘针对认知雷达发射波形的信杂噪比(SINR:Signal to Interference plus Noise Ratio)往往需要大于一定阈值的问题,在传统波形设计准则的基础上建立一种新的认知雷达波形发射系统模型。此模型以目标与回波间的互信息为目标函数,以信杂噪比和能量作为约束条件,通过混合罚函数法对模型求解,最终获得认知雷达的最优波形。仿真实验证明,该波形可以将波束能量分配给杂波响应较弱、目标响应较强的频段,满足认知雷达对发射波形的要求,从而解决了发射波形的SINR阈值问题,并最大化目标与回波间的互信息,具有较强的应用性。
