基于多速率滤波器组的OFDM雷达波形设计

近年来新提出的OFDM雷达具有频率分集，脉冲分集，距离分辨率高，可用IFFT/FFT高效实现等优点,但其潜力还没有被充分挖掘。OFDM信号采用的基函数是固定不变的傅立叶基函数，导致其一系列缺点：频谱效率不是很高；波形设计的自由度较少；对频率同步误差敏感，使得通道间干扰较大；抗窄带干扰能力相对较低等。本项目拟采用多输入多输出形式的滤波器组构建OFDM雷达，拓展其基函数为可设计的参数。研究内容包括：（1）编码序列和滤波器组的联合优化设计；(2)基于双正交滤波器组和杂波特性的OFDM雷达波形设计；(3)多路径环境下OFDM雷达目标检测的自适应波形设计；(4)针对目标检测的宽带OFDM雷达波形设计。通过上述研究，将会完善OFDM雷达的理论，提高OFDM雷达波形设计的自由度和灵活性，改善OFDM雷达的目标检测性能。因此，本研究具有重要的理论意义和应用价值。

近年来新提出的OFDM雷达具有频率分集，脉冲分集，距离分辨率高等优点,但其潜力还没有被充分挖掘。本项目主要研究OFDM雷达的信号检测、波形设计、干扰抑制，角度估计，模糊函数的快速计算，以及多速率滤波器组在OFDM雷达中的应用。主要研究内容和成果包括：（1）对于部分均匀杂波，针对一阶和二阶高斯模型，提出了自适应子空间检测器的检测概率和虚警概率的表达式。可以便于检测门限的设定和检测性能分析。（2）OFDM雷达的目标检测性能与发射信号的波形参数有关（例如极化）。我们通过优化设计发射信号的极化参数提高了匹配子空间检测器和自适应子空间检测器的检测概率。（3）研究了子空间干扰加高斯白噪声背景下的分布式目标检测问题。提出了两类分布式匹配子空间检测器，推导了这两类检测器在非起伏性和起伏性目标模型下的虚警概率和检测概率表达式。（4）提出了一种基于独立子空间分析的窄带干扰抑制方法。在该方法中使用了一种基于峭度统计量的自适应干扰检测方法。该方法的好处是不仅能抑制窄带干扰，还能分离每一个窄带干扰分量,辨识窄带干扰分量的特征。(5) 对OFDM雷达数据中的宽带干扰进行检测与抑制。提出了基于短时傅里叶变换和负熵的统计算子来检测干扰信号。仿真及实测数据的处理结果证明了该方法的有效性。（6）针对具有任意阵列结构的OFDM雷达，我们给出了多项式求根MUSIC算法。该算法大大降低了传统谱MUSIC算法的计算复杂度，并改善了角度分辨率。（7）提出了一种基于圆形阵列OFDM雷达的波达方向估计方法，利用傅立叶基的范得蒙形式和多项式求根方法获得目标角度信息，取代传统方法中采用谱峰搜索的方式，从而快速实现对圆形阵列OFDM雷达的波达方向估计。（8）模数混合滤波器组的稳健设计。提出通过最小化系统H无穷大范数和混合H2|H无穷大范数设计FIR数字综合滤波器的优化方法。可以提高OFDM雷达的采样精度或采样率。（9）利用分数阶傅立叶变换，推广了OFDM雷达信号的模糊函数，提出了一种新的计算信号Radon - Ambiguity变换的快速算法。可以大大降低计算复杂度。上述研究深化了OFDM雷达的理论，并有一定的应用价值。发表15篇国际期刊论文。