CS-MIMO雷达中测量矩阵的构造方法研究

The combination of compressive sensing and MIMO radar is now hot research in the field of radar. This project will investigate the new construction methods of the measurement matrix for CS-MIMO radar by exploring the characteristics of the MIMO radar system and the good randomness of the chaotic nonlinear systems. The goal of this project is to reduce the complexity and improve the reconstruction performance of CS-MIMO radar systems. (1)Based on the orthogonality of the transmitting signal of MIMO radar, by designing the transmitting signal with the chaotic sequence, the construction of the measurement matrix will be converted to the waveform design problem, which will reduce the complexity of the whole CS-MIMO radar system. (2)Using the random filter to implement the function of the measurement matrix will be considered, which will be convenient for hardware implementation of the measurement matrix. The coefficient of the random filter will be designed by the chaotic system and the equivalent measurement matrix optimization method will be proposed. (3) Employing arrays with its elements randomly distributed to realize spatial compressing, the design of measurement matrix will be converted to the random array configuration problem. Thus the scene recovery of the CS-MIMO radar will be performed with less antennas. The research of this project will expand the existing construction thoughts and methods of measurement matrix, and will play an important role in reducing the complexity of the system and promoting the CS-MIMO radar to engineering applications.

压缩感知技术与MIMO雷达的结合是目前雷达领域的一个研究热点。本项目充分挖掘MIMO雷达自身特点，借助混沌非线性系统良好的随机性，以降低雷达系统复杂度和提升重构性能为目标，积极探索CS-MIMO雷达中测量矩阵构造的新方法。（1）基于MIMO雷达发射信号正交性特点，利用混沌序列设计发射信号，将测量矩阵的构造转化为发射波形的设计问题，降低整个CS-MIMO雷达系统复杂度；（2）利用随机滤波器实现测量矩阵“压缩测量”功能，用混沌系统设计滤波器系数，降低测量矩阵硬件实现难度，并提出可行的滤波器等效测量矩阵优化方法；（3）利用阵元位置随机分布的阵列在空域实现“压缩测量”，将测量矩阵设计转化为MIMO雷达随机阵列配置问题，以较少的阵元完成CS-MIMO雷达场景重构。通过本项目的研究，拓展现有CS-MIMO雷达测量矩阵的构造思路和方法，对于降低系统复杂度，推动CS-MIMO雷达走向工程应用具有重要意义。

基于压缩感知（CS）技术的MIMO雷达是当前雷达领域的一个研究热点，本项目围绕CS-MIMO雷达的测量矩阵的构造理论和方法展开研究，取得了一系列研究成果：（1）研究了基于混沌非线性系统的MIMO雷达发射信号设计理论与方法。实现了利用混沌序列设计发射信号，使发射波形起到测量矩阵的“压缩测量”作用，降低了整个MIMO雷达系统的复杂度，为CS-MIMO雷达的在线优化和AIC实验提供了便利。进一步研究并提出了一类Toeplitz矩阵式发射波形协方差矩阵，使得MIMO雷达根据场景认知实时优化并在线生成部分相关波形成为可能。（2）研究了基于滤波器结构的等效测量矩阵构造理论与方法。针对高斯测量矩阵硬件实验困难和难以在线优化的不足，提出了基于混沌随机滤波器结构的测量矩阵设计方法；针对一维混沌序列构造二维测量矩阵存在的随机性损失问题，提出了基于二维时空混沌的测量矩阵设计与优化算法；针对高分辨要求下CS-MIMO雷达系统所需阵列阵元数太多、数据量过大、以及在强干扰背景下性能迅速下降的问题，提出了一种同时实现空域滤波和压缩采样的二维测量矩阵设计方法。并进一步研究了基于空间滤波测量矩阵的CS-MIMO雷达的有源干扰和信号源干扰联合抑制方法。（3）研究了基于稀疏随机阵列配置的CS-MIMO雷达的压缩观测理论与方法。提出了一种利用阵元位置的随机性实现雷达回波压缩观测的方法，并研究了该稀疏随机阵的优化配置算法。由于减少了所需阵元个数，且无需另外引入随机测量矩阵，大大降低了算法的运算量和雷达系统的复杂度。针对低信噪比情况下雷达性能下降的问题，进一步提出了基于脉冲分组积累测量的方法，显著的提高了低信噪比情况下压缩感知雷达的探测性能。此外，还对CS-MIMO雷达中的三维压缩感知技术和多尺度融合稀疏保持投影方法进行了探索性的研究。