基于量子跳跃逃逸机制的MIMO雷达正交波形设计方法

摘要

本发明提供一种基于量子跳跃逃逸机制的MIMO雷达正交波形设计方法，包括：建立正交多相编码信号的设计模型；初始化量子种群并设定参数；量子种群内进行杂交操作；定义并计算量子个体位置和杂交位置的适应度；确定量子种群的个体历史最优位置和全局最优位置；更新量子种群的量子位置；量子种群执行逃逸操作；确定量子种群所有量子个体的位置和杂交位置；更新量子种群的个体历史最优位置和全局最优位置；演进终止判断，输出所设计的最优正交波形。本发明通过约束互相关指标和优化自相关指标来设计正交波形；设计了量子跳跃逃逸优化机制来求解正交信号。

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于量子跳跃逃逸机制的MIMO雷达正交波形设计方法，属于雷达信号设计领域。

背景技术

MIMO雷达是一种结合了多输入多输出技术与数字阵列技术的新体制雷达。MIMO雷达通过多个发射天线同时将相互正交的信号发射出去，对目标进行照射，通过多个接收天线对目标回波信号进行接收、处理，来获得目标的位置、形状、运动状态等信息。MIMO雷达在检测目标能力和可靠性、目标参数估计的精度、多目标的分辨能力和抗截获能力等方面具有优势，这些优势从根本上来自于MIMO雷达具有并行多通道获取信息的能力，得益于MIMO雷达全向发射相互正交的信号。

所谓正交波形，指的是波形具有完全不相关性质，在空间中不会抵消减弱或叠加增强，能量分布均匀。在MIMO雷达系统中，正交信号包括正交点频脉冲信号、伪随机相位编码信号、正交离散频率编码信号、正交频分复用线性调频信号、伪随机相位-有符号线性调频信号、伪随机相位-离散频率编码信号等，并广泛地使用多相编码技术来产生正交信号。正交信号的设计需要从多个方面来考虑，包括自相关特性、互相关特性、峰值因子、能量谱形状和多普勒特性等。自相关特性主要是自相关旁瓣峰值电平和主瓣宽度，在强回波中检测弱目标等情况下，对波形的自相关特性提出了很高的要求，需要足够窄的主瓣和足够低的旁瓣；互相关特性主要是互相关峰值电平和互相关平均电平，为了有效降低信号之间的干扰，需要足够低的互相关峰值；峰值因子指的是波形最大幅度与均方根幅度之比，反映了雷达发射机功率的有效性；能量谱形状与频带利用和硬件实现有关，平坦、紧凑的能量谱形状可以更好地利用频带，同时也更容易硬件实现；而多普勒特性主要与信号的时间长度有关，长度越长，信号的多普勒特性越好。

通过对现有技术文献的检索发现，李晓明等在《电子科学》(2011(07):133-136)上发表的“基于遗传算法的MIMO雷达正交编码信号波形优化”中采用遗传算法设计正交信号，此方法以牺牲运行时间、扩大种群规模为代价来避免陷入局部极值，导致计算复杂度大、运行速度慢，并且信号的自相关、互相关峰值较高；郝昭昕等在《信号处理》(2019,35,(06):1064-1071)上发表的“基于量子遗传算法的MIMO雷达正交信号波形设计”中使用量子旋转门来演化遗传算法，即使运行速度、种群多样性与遗传算法相比得到提高，但仍然难以摆脱遗传算法的缺陷。谢雷振等在《电光与控制》(2018,25(08):23-27)上发表的“遗传-和声搜索算法下的MIMO雷达正交多相码设计”中使用遗传算法得到初始解，并以此为基础，继而使用和声算法搜索邻域最优解；王伟等在《系统工程与电子技术》(2013,35(02):294-298)发表的“基于混合算法的MIMO雷达正交多相码设计”中使用遗传禁忌混合算法来设计正交波形。

已有文献的检索结果表明，MIMO雷达正交波形的自相关、互相关特性仍需进一步的提高，并且需要一种兼备全局搜索能力和局部搜索能力，收敛精度和收敛速度的新优化体制，来满足MIMO雷达对正交信号波形性能需求的不断提高。

发明内容

随着技术的发展，MIMO雷达对正交信号波形的性能需求越来越高。针对现有MIMO雷达的正交信号波形自相关、互相关峰值较高且优化体制收敛速度慢、收敛精度差和易于陷入局部极值的问题，为了提高长序列正交信号波形的性能，本发明提供了一种正交多相编码信号的设计准则，通过约束互相关指标和优化自相关指标来设计正交波形；设计了量子跳跃逃逸优化机制来求解正交信号。

本发明的目的是这样实现的：步骤如下：

步骤一：建立正交多相编码信号的设计模型；

步骤二：初始化量子种群并设定参数；

步骤三：量子种群内进行杂交操作；

步骤四：定义并计算量子个体位置和杂交位置的适应度；

步骤五：确定量子种群的个体历史最优位置和全局最优位置；

规定第i个量子个体到第g代为止找到的局部极值记作

步骤六：更新量子种群的量子位置；

量子种群中所有个体都要根据全局极值和局部极值的指引来更新自己的量子位置；

步骤七：量子种群执行逃逸操作；

对第i个量子个体进行逃逸判断，若满足

步骤八：确定量子种群所有量子个体的位置和杂交位置；

对量子种群中所有量子个体的量子位置

步骤九：更新量子种群的个体历史最优位置和全局最优位置；

量子种群的个体历史最优位置和全局最优位置更新公式如下：

步骤十：演进终止判断，输出所设计的最优正交波形；

判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，则令g＝g+1、e

本发明还包括这样一些结构特征：

1.步骤一具体包括：MIMO雷达由L个天线来发射相互正交的相位编码信号，每个发射天线上的信号包含N个子脉冲，发射信号集合为：

其中：λ为约束因子。

2.步骤二具体为：设定量子种群规模为h，最大迭代次数为G，迭代次数标号为g，g∈[1,G]；量子种群首先产生h个量子个体的量子位置和位置，每个量子个体的量子位置和位置都有B维，B＝LNW，2

3.步骤三具体为：由于量子种群杂交，所以每个量子个体不仅具有量子位置、位置，还具有杂交位置；第g次迭代时量子种群杂交位置集合表示为

4.步骤四具体为：第g次迭代中，将第i个量子个体的位置和杂交位置映射到多相码阵，得到第i个量子个体的映射态矩阵

与现有技术相比，本发明的有益效果是：针对现有MIMO雷达的正交信号波形自相关、互相关峰值较高且优化机制收敛速度慢、收敛精度差和易于陷入局部极值的问题，为了提高长序列正交信号波形的性能，本发明提供了一种正交多相编码信号的设计准则，通过约束互相关指标和优化自相关指标来设计正交波形，增强了波形设计的可控性，在以往的波形设计中，仅仅将自相关、互相关指标进行非负加权合并作为设计准则，有可能导致设计出来的波形，即使总体性能优越，但自相关或互相关性能较差。

本发明设计的量子跳跃逃逸优化机制，可以快速生成性能优越的MIMO雷达正交波形，且更贴合工程实际。仿真实验证明了基于量子跳跃逃逸机制的MIMO雷达正交波形设计方法的有效性，且相对于传统设计方法速度更快、精度更高、正交性能更加优越。

附图说明

图1本发明所设计的基于量子跳跃逃逸机制的MIMO雷达正交波形设计方法示意图。

图2λ＝3.0时归一化自相关峰值与演进次数关系曲线。

图3λ＝2.4时归一化自相关峰值与演进次数关系曲线。

图4(a)-(j)为L＝4、N＝40、M＝4时，本机制下输出波形的自相关、互相关曲线。

具体实施方式

下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

本发明的步骤如下：

步骤一，建立正交多相编码信号的设计模型。

MIMO雷达由L个天线来发射相互正交的相位编码信号，每个发射天线上的信号包含N个子脉冲，那么发射信号集合可表示为

步骤二：初始化量子种群并设定参数。

设定量子种群规模为h，最大迭代次数为G，迭代次数标号为g，g∈[1,G]。量子种群首先产生h个量子个体的量子位置和位置，每个量子个体的量子位置和位置都有B维，B＝LNW，2

步骤三：量子种群内进行杂交操作。

由于量子种群杂交，所以每个量子个体不仅具有量子位置、位置，还具有杂交位置。第g次迭代时量子种群杂交位置集合表示为

步骤四：定义并计算量子个体位置和杂交位置的适应度。

第g次迭代中，将第i个量子个体的位置和杂交位置映射到多相码阵，得到第i个量子个体的映射态矩阵

步骤五：确定量子种群的个体历史最优位置和全局最优位置。

规定第i个量子个体到第g代为止找到的局部极值记作

步骤六：更新量子种群的量子位置。

量子种群中所有个体都要根据全局极值和局部极值的指引来更新自己的量子位置。

步骤七：量子种群执行逃逸操作。

对第i个量子个体进行逃逸判断，若满足

步骤八：确定量子种群所有量子个体的位置和杂交位置。

对量子种群中所有量子个体的量子位置

步骤九：更新量子种群的个体历史最优位置和全局最优位置。

量子种群的个体历史最优位置和全局最优位置更新公式如下：

步骤十：演进终止判断，输出所设计的最优正交波形。

判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，则令g＝g+1、e

在图2、图3中，本发明所设计的基于量子跳跃逃逸机制的MIMO雷达正交波形设计方法记作QJE；基于遗传机制的MIMO雷达正交波形设计方法记作GA；基于量子蛙跳机制的MIMO雷达正交波形设计方法记作QSFL。自相关峰值记作ASP，互相关峰值记作CP，三种机制设计信号的性能对比如表1所示，基于量子跳跃逃逸机制设计信号的多相码阵如表2所示。

仿真实验中，设定L＝4、N＝40、M＝4，即设计包含4波40脉冲4相的MIMO雷达正交信号。在量子蛙跳机制中，设定量子青蛙个数为20、量子青蛙族群数为5、最大迭代次数为2000、每个族群的跳跃步长参数均为0.07和0.03、量子位变异概率为

表1

表2

从图2、图3、图4(a)-(j)和表1、表2中可以看出本发明所设计的基于量子跳跃逃逸机制的MIMO雷达正交波形设计方法能生成正交性能更加优越的MIMO雷达发射信号，并且量子跳跃逃逸优化机制的收敛速度更快、收敛精度更高。