哈尔滨工业大学工学博士学位论文 了讨论；在相同压缩比的情况下，对多载频相位编码信号与一般相位编码信号进行了比较。针对MCPC幅度动态变化的大，提出了改善峰均比的方法[9]。
MCPC与 OFDM 具有相同的结构，方便构造宽带波形而达到高距离分辨力的目的；频率正交结构保证了信号在空间传播过程子带间的干扰很小，同时充分利用频带资源。
MCPC信号由于编码灵活可变，不同载频通过采用具有一定关系的编码序列（互补、正交），拓展了信号设计的空间。慢时间处理时，可以通过不同脉冲之间的编码关系，进一步改善自相关函数副瓣性能，从而得到更好的距离速度分辨力。多载频相位编码正交结构，在实际工程应用上，通过FFT分频处理就能得到不同子带的采样、及串并转换得到高距离分辨。
多载频相位编码信号同样面临幅度动态范围大的缺点。目前已经提出很多关于抑制分均比的方法。主要包括：非线性的拉低超过范围的瞬时值和编码时附加一定的相位项两种典型技术。
1.2.4 非连续谱信号研究现状
1.2.4.1 基于接收端非连续谱旁瓣抑制处理
接收端非连续谱旁瓣抑制处理，通常发射波形采用时分复用多载频线性调频形式。哈尔滨工业大学、上海交大学者对非连续谱应用于高频雷达进行分析，对于旁瓣抑制处理多采用迭代最小二乘算法。当发射波形发射子带较多时，会导致发射波形重复周期较大，多普勒容限则会变小，高频雷达积累时间较长对此影响不大。另外发射波形采用线性调频形式，模糊函数距离和速度相互耦合，当目标速度较大时，距离处理后不仅谱主瓣被展宽，而且峰值也会出现偏移。 1.2.4.2 基于发射端非连续谱波形设计
通常接收端需要进行空域处理，距离速度处理，检测判决以及目标数据处理，对接收端实时性要就较高。对非连续谱波形接收端需要进行旁瓣抑制处理，因此会加重接收端计算负担。如果采用基于发射端非连续谱波形设计，则可以减少接收端处理负担。而基于发射端非连续谱波形设计，需要已知环境频谱信息，针对环境频谱优化非连续波形。非连续谱波形设计的难点是随着环境频谱变化快速优化。因此，发射端非连续谱波形设计对于高频雷达复杂环境生存具有重要意义。
MICHAEL J.对非连续谱信号进行了深入的研究，提出了超宽带雷达或通信任意频带约束和旁瓣最小化约束有效算法。新加坡南洋理工Y.L. Lu和学生G.H. Wang对MICHAEL J.算法进行改进，与Li Jian研究相结合，给出非连续谱波形优化的迭
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第1章 绪论 代算法，非连续谱旁瓣等级与频带分布的解析关系。研究结果表明算法有效，且以上研究对非连续谱波形设计具有重要意义[56]。
1.2.5 多载频空域阵列综合
1.2.5.1 恒束宽波束形成
阵列信号处理已广泛应用于雷达、声纳和通信等领域，传统的阵列信号处理理论已日趋成熟。一般空域处理根据所处理数据的带宽可以划分为：窄带波束形成与宽带波束形成。以窄带波束综合为理论基础，宽带波束形成可以看作窄带波束形成的特例。当宽带信号通过阵列时，要求信号通过基阵后不发生线性畸变。对于不同频率的信号通过基阵时，基阵对不同频率形成的响应是不同的，对于宽带信号基阵输出将产生线性失真。当波形带宽越大偏离主极大方向越远情况下，该现象越明显。这不是我们希望看到的，它会对信号波形及目标识别带来不利影响。当频率发生变化，要求信号在不同频带波束形成后信号响应一致，使基阵在主瓣宽度内不失真地接收宽带信号，因此波束综合必须保持主瓣的形状在整个工作频率范围内恒定不变，在整个观测空间的旁瓣等级也要近似相同。通常宽带波束形成器各阵元的权值随频率变化。
宽带波束形成器的实现包括频域DFT实现和时域FIR滤波器方式。采用DFT进行频带分离为若干个子带，然后对每个子带进行窄带波束综合，空域处理后后对各子相同时间的采样进行IDFT拼接为原宽带信号，得到宽带时间序列输出。时域FIR滤波器通过时域滤波来调整不同频带的响应，将各通道数据通过FIR滤波器调整不同频带的群延迟，将经过时域滤波后的通道输出相加求和，即完成宽带波束综合过程。两种滤波器参数选择决定了波束形成的空、不同子带频响特征，目的是为了保证宽带信号经过波束形成后时域波形不发生畸变，使得距离分辨力变差或旁瓣变高。 1.2.5.2 宽带聚焦算法
实际应用中，为了解决常见的宽带信号DOA估计这一类关键问题，目前已有很多学者对子空间类算法进行深入研究，该算法主要解决窄带信号DOA估计。为了解决大量宽带信号源角度估计问题，目前许多相关研究将窄带子空间算法成功应用于宽带信号背景，可以将一系列宽带信号DOA估计算法分为以下以下两类典型算法。
第一类算法主要用于处理不相干信号(ISM)。ISM算法处理关键是将宽带数据划分为多个子带进行处理；分别将不同子带信号做窄带超分辨DOA估计，这样获
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哈尔滨工业大学工学博士学位论文 取窄带DOA初始估计值；最后将这些窄带DOA估计重新组合得到宽带角度估计，此类处理计算负担较大，对于宽带信号处理效果并不是十分理想，另外该算法无法对相干信号源进行准确估计。
第二类算法是通过宽带聚焦来解决相干信号DOA估计的算法(CSM)。此类算法的思路通过将不同子带的信号聚焦到标准频率上，聚焦后得到每个子带数据协方差，应用窄带信号超分辨处理估计目标波达角。宽带聚焦算法相对与ISM类算法，运算负担比较小，较高的波达角估计精度，且适合相干信号解相干。关于宽带聚焦算法国内外学者做了大量的深入研究，具体表现为一下两类：1.基于CSM算法的改进及性能评估，代表性的改进CSM算法包括：子空间旋转变换算法、总体最小二乘算法、相干信号子空间算法、子空间信号变换算法、波束域空间变换等等；2.CSM算法扩展应用，包括特殊阵列流形宽带聚焦(均匀圆阵、共形阵列以及存在误差阵列)、非高斯、循环平稳等特殊信号宽带聚焦、CSM算法空时二维及实时的扩展。
聚焦矩阵统一形式T??fj??CQ??f0?Q??fj?HQP0的左奇异C=I ， 0为 Q矢量， j为P j的左奇异矢量QC=I ， 0为A 0的左奇异Q 矢量， j的左奇异Aj为矢量Qj为 Q A0AHC=I ，0和 j的左右奇异矢量HQ Q 0和 j为A0Aj的左右奇异矢量TCT算法SST算法RSS算法TLS算法
图1-3 TCT，SST，RSS和LS统一框架 Fig. 1-3 TCT, SST, RSS and LS uniform framework
1.3 MIMO高频雷达存在的技术问题
通常高频雷达工作环境复杂，可以利用的频带呈非连续分布。而高频雷达通常距离分辨力较差，如何MIMO高频雷达如何利用非连续频带资源设计大的时宽带宽信号是提高高频雷达距离分辨力关键问题。通过研究非连续谱波形的功率谱研究脉冲压缩旁瓣电平等级与信号波形功率谱的关系。基于已知的频谱结构，采用有效的优化算法设计相位编码，保证有较低的自相关副瓣同时，该优化算法可以适应时变的电磁环境，以及发射信号的功率谱与脉压旁瓣等级的解析关系。另一方面，基于现有的波形结构非连续谱波形设计，基于接收端的旁瓣抑制算法研究。非连续谱波形设计与MIMO体制的有效的结合方案，以及高频雷达空域时域
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第1章 绪论 处理对非连续谱信号发射处理的限制条件，是提高高频雷达距离分辨力的关键技术。因此，在复杂的无线电传播环境下，MIMO高频雷达体制下，如何提高相位编码优化效率、接收端旁瓣抑制的实时处理方面仍存在巨大的挑战。
高频雷达较差角度分辨力，也是限制地波雷达的主要因素。高频地波雷达阵列很长，雷达阵地甚至长达几公里，极易遭到地方的攻击。我们通过大间隔发射多载频虚拟阵列技术，将多载频空域信息合成来提高高频雷达角度分辨，以提高高频雷达强杂波背景的检测能力。通过多载频集中MIMO雷达阵列的布放和多载频空域信息的虚拟阵列综合来提高系统阵列孔径，主要面临以下关键问题的解决：1.多载频虚拟阵列非均匀阵列的重构：多载频空域信息通过映射聚焦技术，等效的孔径空域信息非均匀排列，且部分阵元间隔大于半波长，导致虚拟阵列波束图产生栅瓣；2.由于不同频率产生的随机相位，及不同频率目标幅度相位响应，进行阵列综合前，首先要估计不同载频信息的幅度相位信息；3.多载频阵列综合下，多尺度多普勒信息预处理，由于多载频的模型的引入，对于一个目标不同载频将产生不同的多普勒信息，在进行多载频空域综合处理时，需要将多尺度的多普勒信息统一重新采样，以保证目标在速度距离谱能量集中；4. 综合考虑目标特性，雷达的传播衰减以及环境频谱信息，合理有效的高频雷达空域综合频率选择准则。
关于S-MIMO雷达模型关键技术，是实用的分布式多载频MIMO雷达信号处理研究。与多基地组网雷达先检测后融合技术不同，分布式系统采用集中处理不同方向不同载频信息，充分利用不同节点的数据的信息使分布式模型比集中式布放MIMO系统有更好的分辨力。该模型理论创新很大，实际算法的实现有以下难点：1.多载频分布式MIMO雷达系统相位同步，以及如何减少雷达系统各节点之间数据的传输负担；2.分布式系统相干处理实时算法研究，由于空间传感器大间隔布放，回波空间稀疏回波将导致目标二维分布产生较多栅瓣。如何在稀疏回波信号情况下准确恢复目标位置速度信息则是关键；3.分布式系统检测准则设计，由于不同角度的回波信噪比的统计特性差异，目标的二维空间分布判决准则变得复杂。以上问题成为统计MIMO模型实际应用的关键难点。
1.4 主要研究内容
本文以MIMO雷达应用于高频雷达需求为应用背景，针对MIMO体制与高频雷达的特点及不足之处，从非连续谱的波形处理设计、多载频模型的空域综合和分布式MIMO高频雷达信号处理三个环节展开，应用凸函数优化、量子计算遗传算法、非均匀阵列重构和压缩感知领域的前沿理论成果，显著提高高频雷达距离角度分辨能力，恶劣环境下雷达的生存能力，显著增加了高频雷达时间频率空间
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哈尔滨工业大学工学博士学位论文 协同工作的自由度，本文其它章节的研究内容安排如下：
第2章：多载频MIMO雷达模糊度函数研究
本章通过模糊度函数的扩展，深入研究了多载频MIMO雷达信号形式以及传感器布放对雷达系统测量精度影响研究。首先，讨论MIMO雷达系统的模糊度函数：集中布放多载频波形发射，该情况下模糊函数与信号发射的形式有关，主要研究非连续谱波形的速度距离分辨性能，以及多载频分集发射情况下的频率带宽的发射限制条件，以及多载频分集发射对空域处理的影响，该研究为第3、4章的研究基础。再者，讨论分布式MIMO雷达系统的模糊度函数，通过空间波数域理论讨论非连续谱波形的空间分辨力，以及传感器布放形式对雷达系统空间分辨力的影响，并得到传感器空间布放的一般规律，该部分研究为第5章分布式系统MIMO雷达的研究基础。
第3章：非连续谱信号设计及旁瓣抑制处理
集中MIMO模型下，分集发射多载频信号，着重研究了MCPC信号的处理流程，针对相位编码多普勒敏感问题选择循环P4码形式。基于非连续谱构造MCPC信号，着重接收端非连续谱脉冲压缩产生的较高副瓣问题，通过凸优化迭代求解非连续谱内插滤波器。并对非连续谱信号的带宽限制，以及积累周期与带宽的关系。另外，基于接收端进行小带宽非连续谱波形设计，采用量子遗传算法，通过代价函数约束波形的相关旁瓣等级以及功率谱，优化相位编码，通过优化设计求解最优发射波形。
第4章：多载频MIMO高频雷达空域综合处理
集中MIMO模型下，多载频并行发射大间隔载频信号，通过映射聚焦理论将不同载频的空域信息映射到基准频率，虚拟较大阵列孔径。针对虚拟孔径产生的非均匀空域信息会产生较高的栅板问题，采用预条件共轭梯度算法进行信号重构，并给出了频率的选择准则以及最大旁瓣等级与积分旁瓣等级性能分析。以及不同载频幅度相位响应不一致时，对虚拟孔径综合性能的影响进行分析。
第5章：基于压缩感知分布式多载频MIMO高频雷达信息处理
将压缩感知算法应用于分布式多载频MIMO系统，针对动目标进行多载频信息进行多角度综合处理，通过构造目标信息的超完备字典，重构回波信号成分。并给出目标空间信息网格的划分准则，以及算法的复杂度，误差度分析。针对不同角度的目标相位响应，无法将回波数据进行准确重构，对压缩感知测量矩阵进行改造，将测量矩阵附加相位信息，有效提高不同频率角度的回波信息重构及目标定位精度。通过载频信息的引入，较好的改善了测量矩阵的相关性限制。
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