雷达/通信频谱共享系统中MIMO雷达的波形设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着无线通信技术的快速发展和频谱资源的日益紧张，雷达和通信系统对频谱的需求日益增长，两者之间的频谱共享问题日益突出。

传统的频谱分配方式已经无法满足日益增长的需求，因此，研究雷达/通信频谱共享技术具有重要的现实意义。

本选题研究旨在探讨雷达/通信频谱共享系统中mimo雷达的波形设计问题，以提高频谱利用率和雷达系统性能。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，雷达/通信频谱共享技术引起了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在雷达/通信频谱共享领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究雷达/通信频谱共享系统中mimo雷达的波形设计问题，旨在设计出能够满足雷达系统性能要求，并最大限度减少对通信系统干扰的波形。

主要研究内容包括以下几个方面：
1.研究雷达/通信频谱共享系统模型，建立雷达信号模型、通信信号模型和频谱共享信道模型，分析频谱共享系统中存在的干扰。

2.研究基于优化理论的mimo雷达波形设计方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法。

首先，通过文献调研和理论分析，研究雷达/通信频谱共享技术和mimo雷达波形设计的国内外研究现状，了解该领域的最新进展和发展趋势，并在此基础上，建立雷达/通信频谱共享系统模型，分析mimo雷达和通信信号的特性，以及两者之间相互干扰的影响。

其次，针对mimo雷达波形设计问题，研究基于优化理论和机器学习的波形设计方法。

5. 研究的创新点

本选题的研究预期取得以下创新点：
1.提出一种基于机器学习的mimo雷达波形设计方法：针对现有基于优化理论的mimo雷达波形设计方法存在的计算复杂度高、难以适应动态环境等问题，本研究将探索基于机器学习的mimo雷达波形设计方法，利用机器学习算法的学习能力，设计能够适应不同环境和场景的mimo雷达波形，以提高波形设计的灵活性和效率。

2.研究基于深度强化学习的mimo雷达波形设计方法：针对现有mimo雷达波形设计方法难以处理高维状态空间和复杂决策问题，本研究将探索基于深度强化学习的mimo雷达波形设计方法，利用深度神经网络对高维状态空间进行建模，并利用强化学习算法进行波形优化，以提高波形设计的智能化水平。

3.针对特定应用场景设计mimo雷达波形：针对目标检测、参数估计和成像识别等不同的雷达应用场景，本研究将设计相应的mimo雷达波形，并通过仿真实验验证其性能。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 李刚, 刘永坦, 吴仁彪. 雷达与通信系统频谱共享研究综述[j]. 雷达学报, 2017, 6(1): 1-17.

[2] 刘永平, 马晓岩, 焦培俊, 等. 认知雷达波形优化设计研究进展[j]. 电子与信息学报, 2018, 40(4): 980-991.

[3] 何子述, 刘波, 刘锋, 等. 频谱共存环境下mimo雷达波形设计方法综述[j]. 雷达学报, 2020, 9(3): 321-342.