【摘 要】
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针对认知多输入多输出（MIMO）雷达系统,研究了基于序贯假设检验的扩展目标分类波形自适应方法.采用基于信息论的波形设计方法,通过最大化雷达回波与扩展目标冲激响应之间的互信
【机 构】
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国防科学技术大学电子科学与工程学院
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针对认知多输入多输出（MIMO）雷达系统,研究了基于序贯假设检验的扩展目标分类波形自适应方法.采用基于信息论的波形设计方法,通过最大化雷达回波与扩展目标冲激响应之间的互信息获得每一类目标的最优雷达波形,进而根据多类目标的当前概率加权合成最优MIMO雷达信号.在多次雷达观测中,根据贝叶斯准则不断更新每一类目标可能出现的概率,最优波形自适应变化,最终趋于真实目标类别的最优波形.仿真结果表明,相比较于传统的固定波形,采用自适应最优波形的认知MIMO雷达系统进行目标分类的平均观测次数显著降低.
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