基于多参数规划的鲁棒自适应波束优化控制方法研究

随着电磁频谱的广泛使用，电磁干扰变得越来越严重，同时由于目标或干扰源的高速运动导致电磁环境更为复杂,使得雷达系统在实时地进行接收波束优化和参数调整方面面临着严峻的挑战。传统的波束优化控制方法缺乏灵活性,已经无法满足实际的需要。针对这一问题,本项目提出基于多参数规划的鲁棒自适应波束优化控制方法,研究电磁环境模式识别器以及依赖于电磁环境模式的波束优化控制器,并给出基于动态规划的波束优化问题的多参数规划求解方法,实现接收波束的最优化。本项目的研究目的是实现电磁环境模式的实时认知，给出基于多参数规划的鲁棒自适应波束优化控制器的设计方法。本项目的研究成果可以提高认知雷达等系统的跟踪和抗干扰等综合性能，为军事、航天和通信等领域的应用提供有效工具。

随着电磁频谱的广泛使用，电磁干扰变得越来越严重，同时由于目标或干扰源的高速运动导致电磁环境更为复杂,使得雷达系统在实时地进行接收波束优化和参数调整方面面临着严峻的挑战。传统的波束优化控制方法缺乏灵活性,已经无法满足实际的需要。针对这一问题,本项目研究了基于多参数规划的鲁棒自适应波束优化控制方法,包括环境参数辨识、目标函数构造、波束优化控制等问题,并获得了一系列的研究成果。首先研究了环境参数辨识方法，给出了适用于多径信号与不相关信号并存的复杂电磁环境的空间差分方法以及基于压缩感知理论的W-L1-SVD等算法，有效地改善了DOA估计精确等性能，提高了算法的实时性和实用性。然后在参数辨识基础上，利用多参数规划理论研究了鲁棒自适应波束优化控制方法，给出了波束优化控制问题转化为多参数规划问题的有效途径以及权向量的有效求解方法，提出了基于多参数二次规划的零陷展宽和旁瓣控制方法，有效地展宽了波束零陷范围和提高了零陷和旁瓣的控制水平，解决了存在幅相误差、自适应权和数据失配等问题，实现了鲁棒自适应波束优化控制。本项目的研究成果可以提高认知雷达等系统的跟踪和抗干扰等综合性能，为军事、航天和通信等领域的应用提供有效工具。