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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利用于杂波背景下速度模糊目标稳健检测的收发设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116540197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310471488.5，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权用于杂波背景下速度模糊目标稳健检测的收发设计方法是由崔国龙;樊涛;李银;熊婧宜;余显祥;孔令讲设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于杂波背景下速度模糊目标稳健检测的收发设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于杂波背景下速度模糊目标稳健检测的收发设计方法，包括如下步骤：S1、脉内脉间参数捷变波形构成要素分析；S2、脉内脉间波形依赖的机载雷达回波建模；S3、基于认知信息的速度模糊目标稳健检测问题建模；S4、发射和多普勒滤波器组稳健联合设计问题求解。本发明提出了一种用于杂波背景下速度模糊目标稳健检测的收发联合设计方法，基于块增强、主分量最小化和序列凸逼近等非凸优化方法，优效配置脉内脉间波形幅度、相位和时序等参数和多普勒滤波器组系数，最大化速度模糊目标的最坏信干噪比，实现杂波背景下速度模糊目标的稳健检测。

本发明授权用于杂波背景下速度模糊目标稳健检测的收发设计方法在权利要求书中公布了：1.用于杂波背景下速度模糊目标稳健检测的收发设计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、脉内脉间参数捷变波形构成要素分析：假设在一个相参处理时间内，脉内脉间参数捷变波形由M个脉冲组成，表示为： 其中，t表示时间，τ为脉冲宽度，cm和tm分别为第m个脉冲的复调制码字和发射时刻，是矩形窗函数，st-tm是脉内基带信号； S2、脉内脉间波形依赖的机载雷达回波建模，包含如下子步骤： S21、速度模糊目标回波建模：假设在机载雷达主瓣波束照射范围内，存在一个速度模糊的匀速运动的点目标，并假设无距离模糊，则点目标的快慢时间回波表示为： 其中，αT，kT和fT分别是目标回波的幅度、所在的距离单元和多普勒频率，s是st经过频率fs采样后的离散脉内调制矢量，t和c分别表示非均匀脉冲发射时刻矢量和脉间调制矢量，at,fT是慢时间导向矢量，⊙和·T分别是哈达玛乘积算子和转置操作符； S22、机载雷达杂波快慢时间回波建模：考虑目标附近存在2KC+1个相邻的杂波单元，其中，KC表示目标前后相邻的杂波单元个数，并假设无距离模糊杂波，则杂波回波为： 其中，LC表示距离环上方位杂波块的个数，和分别表示第kc个距离环上第lc个杂波块的复数幅度因子和多普勒频率，是位移矩阵，是实数集，N是离散的点数； S23、机载雷达快-慢时间回波建模：机载雷达第kT个距离单元处的回波表示为： 其中，表示均值为零，方差为的噪声； S3、基于认知信息的速度模糊目标稳健检测问题建模，包含如下子步骤： S31、目标真实的距离和多普勒频率范围确定；基于认知的目标距离和速度信息，假设可能的目标距离和多普勒频率范围为： Ω＝{rT,fT|rT∈[rTmin,rTmax],fT∈[fTmin+ρfr,fTmax+ρfr],ρ＝1,2,…,P}5 其中，rTmin和rTmax分别是目标可能的最近距离和最远距离，fTmin和fTmax分别是目标可能的最小多普勒频率和最大多普勒频率，ρ和P分别是多普勒频率模糊次数和最大的多普勒频率模糊的次数； 然后，对可能的目标距离范围进行Nr点的离散化，对可能的多普勒频率范围进行Nf点的离散化，得到离散的距离和多普勒频率对 S32、匹配滤波器和多普勒滤波器组联合处理；将雷达快-慢时间回波依次经过快时间匹配滤波器和通带频率为的滤波器组处理，则第n,l路输出信干噪比表示为： 其中，和表示距离单元处的杂波快慢时间回波和噪声，·H和分别表示共轭转置操作符和期望算子；是目标距离对应的距离单元，c是光速；是向上取整操作符； S33、速度模糊目标稳健检测框架设计：将所有滤波器输出的最大值和预设的阈值进行比较，若大于该阈值，则判断在对应的距离单元和多普勒单元处存在一个目标，提取出目标的真实距离和速度信息；否则，感兴趣区域内不存在目标； S34、稳健发射和多普勒滤波器组联合设计问题建模； 定义最坏信干噪比的优化准则为： 综合考虑脉内脉间捷变波形能量约束和峰均比约束条件，建立基于最大化最坏信干噪比的脉内脉间发射波形和多普勒滤波器组联合稳健优化设计问题为： 其中，||·||2表示向量二范数，||s||2||c||2＝1表示能量约束条件；表示峰均比约束条件，γ是峰均比调制因子，sk和cm分别表示s和c的第k个元素和第m个元素， S4、发射和多普勒滤波器组稳健联合设计问题求解，包括以下子步骤： S41、基于目标函数的尺度不变性，问题等价表示为： S42、基于块增强算法的问题求解框架搭建：通过交替迭代优化提升最坏信干噪比具体方法为：在每次迭代中，仅改变某一个变量，如s,c或者假设第i-1次迭代后问题的解为则在第i次迭代时，需要分别求解如下问题： 其中，和分别是s和c在第i次迭代时的约束集； S43、多普勒滤波器组求解：问题中的目标函数中是相互分离的，基于最小方差无失真响应方法思想，将上述问题转化为一个极小极大二次规划问题，然后利用上镜图进一步将其转换为一个二阶锥规划凸优化问题，最后利用凸优化工具箱直接求解，获得滤波器组的一个增强解； S44、脉内调制矢量s求解：将问题等价表示为一个极小极大四次规划问题，然后利用主分量最小化方法，将问题中的四次目标函数逼近为一个线性函数，利用上镜图进一步将其转换为一个二阶锥规划凸优化问题，最终利用凸优化工具箱迭代求解，算法收敛后获得脉内调制矢量s的一个增强解； S45、脉间调制矢量c求解：利用序列凸逼近方法，将极小极大二次分式规划问题转换一个极小极大二次规划问题，并利用MM方法和问题的上镜图形式，将其转换为一个二阶锥规划凸优化问题，最终利用凸优化工具箱迭代求解该问题，获得脉间调制矢量c的一个满意解。

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