《面向雷達頻譜共享的多域捷變波形設計與處理方法》是依託清華大學，由劉一民擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向雷達頻譜共享的多域捷變波形設計與處理方法
- 依託單位：清華大學
- 項目負責人：劉一民
- 項目類別：面上項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
加速複雜的電磁環境對雷達的生存和發展構成了嚴峻的威脅，頻譜資源緊缺將成為未來限制雷達探測性能提高的瓶頸問題。本項目從頻譜共享的角度探討該問題的解決方案。本項目以雷達頻譜共享為套用背景，針對雷達頻譜資源“變得快”、“用得多”的特點，充分利用“多域捷變波形”多維、高分辨的探測能力與隨機、稀疏化的探測形式，以稀疏恢復為理論工具展開研究。通過對下列主要內容的研究：1. 雷達回波模型與目標稀疏表征；2. 頻譜資源分配與波形設計最佳化；3. 目標稀疏特徵重建方法，本項目將達到探索雷達頻譜共享領域的科學規律，提出創新的理論與方法，為雷達應對未來民用與戰場電磁環境挑戰奠定科學基礎的總體研究目標。
結題摘要
加速複雜的電磁環境對雷達的生存和發展構成了嚴峻的威脅，頻譜資源緊缺將成為未來限制雷達探測性能提高的瓶頸問題。本項目從頻譜共享的角度探討該問題的解決方案。本項目充分利用“多域捷變波形”多維、高分辨的探測能力與隨機、稀疏化的探測形式，以稀疏恢復為理論工具展開研究。具體包括以下主要內容的研究：1. 雷達回波模型與目標稀疏表征；2. 頻譜資源分配與波形設計最佳化；3. 目標稀疏特徵重建方法。項目立項以來，本課題研究組圍繞上述研究內容，提出了隨機頻率分集陣列、亞奈奎斯特採樣MIMO雷達、多載波捷變頻雷達等新的多域捷變波形，推導了新探測波形下的目標回波模型及稀疏表征；面向雷達通信一體化、雷達間頻譜共享等問題，提出了一系列的波形最佳化準則和設計方法；針對多域捷變波形下目標稀疏重建和目標檢測問題，提出了基於結構化深度學習、原子範數最小化、結構化稀疏恢復、貝葉斯學習、體積相關函式等一系列新理論和新方法，提高了算法實時性、參數估計分辨力、目標檢測機率等性能。上述成果發表了12篇期刊論文（11篇被SCI索引），11篇會議論文，申請5項發明專利。還有部分成果正在審稿或撰寫當中。總體而言，課題研究內容和成果涵蓋了立項時涉及的所有範圍，達到了預期設計指標。項目成果為提升複雜電磁環境下，頻譜資源的高效利用，雷達之間協同、雷達與通信功能之間的協同提供了新的研究思路和關鍵技術，具備廣闊的套用前景。
