基于交替方向黎曼优化算法的模糊函数整形
信号处理
2022-09-09 v1
摘要
为提高认知雷达(CR)适应环境的能力，可通过设计波形来合成所需的模糊函数(AF)。该问题的关键在于如何最小化干扰功率。抑制干扰功率等价于在距离-多普勒单元上最小化慢时间模糊函数(STAF)的期望。从技术角度看，这实际上是带有恒模约束(CMC)的非凸四次函数的优化问题。本文提出了一种基于抑制干扰功率来设计波形以合成STAF的新方法。我们在交替方向罚函数法(ADPM)框架内提出了一种迭代算法。在每次迭代中，通过引入辅助变量将该问题拆分为两个子问题。在第一个子问题中，我们直接以闭式解求解凸问题，然后在第二个子问题中利用黎曼信赖域(RTR)算法。仿真结果表明，所提算法在STAF、距离切片和信干比(SIR)值方面优于其他先进算法。
引用
@article{arxiv.2209.03806,
title = {Ambiguity Function Shaping based on Alternating Direction Riemannian Optimal Algorithm},
author = {Haoyu Yi and Xinyu Zhang and Weidong Jiang and Kai Huo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.03806},
year = {2022}
}