本发明涉及雷达领域，尤其是一种考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计方法和系统。
背景技术：
1、有关雷达发射波形相关性的研究众多，现有的技术可以分为3类：
2、第一类在匹配滤波的基础上，研究波形的低自相关旁瓣或者波形集的低自相关旁瓣以及低互相关旁瓣。由于相关性能可以表述为积分相关性和峰值相关性，这些研究也因此被分为这两种优化形式。
3、第二类是考虑了滤波器的情况下，使用非匹配滤波器的自由度，更进一步地降低自相关旁瓣(和互相关旁瓣)。与此同时，由于滤波器和波形的失配会对主瓣产生影响，造成一定程度的主瓣下降，因此该类优化问题是在主瓣损失前提下进行的。
4、第三类是在波形和滤波器联合优化过程之中，既考虑了信噪比的提升，又实现了相关性的约束，形成了距离低旁瓣，是三类中场景最为复杂的。
5、第三类研究具有更好的优化效果，因此第三类研究的实用价值也更高。例如sadjad imani等人在题为"colocated mimo radar sinr maximizationunder isl andpsl constraints"一文中介绍的，在mimo体制下，考虑了波形滤波器的联合设计在相关性约束下对信噪比进行优化，其中相关性分别考量了积分电平和峰值电平。在算法层面上，该方法采用matlab cvx工具箱，完成了二次约束二次规划问题的求解，优化输出的波形和滤波器组可以在相关性达到要求的情况下，实现信噪比地提升。
6、但是，上述文献考虑的是mimo体制下的相关性工作，没有对机载体制雷达进行进一步的研究，并且经研究发现，机载体制下的相关性迁移存在着维度上的难题，致使对弱小慢速目标难以进行检测；其次，其工作采用matlab cvx工具箱进行解决，耗时比较久。
技术实现思路
1、本发明的发明目的在于：针对上述存在的全部或部分问题，提供一种考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计方法，用以解决回波失配滤波之后的旁瓣高所导致的弱小慢速目标检测难的问题。
2、本发明采用的技术方案如下：
3、一种考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计方法，其包括：
4、s1、基于配置的系统参数构建机载回波信号模型；
5、s2、以最大化所述机载回波信号模型的信干噪比为目标，根据配置的约束条件，构建问题模型，所述问题模型包括滤波器优化问题模型和波形优化问题模型；所述约束条件包括相关性约束和恒模约束；
6、s3、基于所述问题模型，采用循环算法分别迭代优化波形和滤波器，直至所述机载回波信号模型的信干噪比收敛；
7、s4、输出优化后的波形和滤波器。
8、进一步的，所述机载回波信号模型被构建为：
9、y＝yt+yc+yj+n，
10、其中，y表示机载回波信号模型，yt表示接收回波向量，yc表示杂波向量，yj表示干扰向量，n表示噪声向量。
11、进一步的，所述相关性约束包括以积分旁瓣电平表示的相关性约束，以及以峰值旁瓣电平表示的相关性约束。
12、进一步的，所述问题模型中，波形优化问题模型被构建为：
13、
14、其中，
15、x＝vec(s*)，s表示矩阵形式的波形，vec()表示向量化处理，x表示向量形式的波形；
16、w为l×mnr维的矩阵，nr表示接收天线的数量，l表示快拍数，m为脉冲接收回波的总量；w＝vec(w)，w表示滤波器权值；
17、
18、t表示回波序号，p表示杂波序号，θ表示方位角，at是回波幅值，表示维度为nt×nt的单位矩阵，nt表示发射天线的数量；
19、
20、ft、fp表示回波和和杂波的归一化多普勒频率，a(θt)、a(θp)代表发射导向矢量，b(θt)、b(θp)代表接收导向矢量，表示克罗内克积运算；
21、[-q,q]表示测距单元的范围，nc表示单个测距单元方位角划分的数量；表示求期望，a(q,p)为反向散射振幅；l×l为第q个测距单元的移位矩阵jq的维度；
22、{x(t)]＝x，t∈[0,l-1]，e表示发射能量，
23、wk表示第k个脉冲接收回波的滤波器权重矩阵，il为维度为l×l的单位矩阵，∈代表相关性的上限；
24、
25、islk表示第k个脉冲接收回波的积分旁瓣电平，m、n表示发射天线的序号，τ为时间延迟，0≤ω≤1表示旁瓣平均率。
26、进一步的，以所述问题模型分别迭代优化波形和滤波器中，对波形的迭代优化包括：
27、将波形优化问题模型的主函数利用dinklebach转换方法转换成为二阶函数；
28、将转换后的主函数采用广义拉格朗日形式转换为子问题形式；
29、在波形优化问题模型的约束条件下迭代求解子问题以实现对波形的迭代优化。
30、进一步的，对于每一轮迭代，先保持上一轮迭代的波形不变，优化当前轮的滤波器，再保持当前轮的滤波器不变，优化当前轮的波形，第一轮迭代的波形采用初始化值。
31、进一步的，在每一轮迭代中优化滤波器的方法包括：
32、基于上一轮迭代的波形s，转换问题模型到滤波器优化问题模型；
33、利用滤波器优化问题模型的闭式解析式得到当前轮优化的滤波器权值。
34、进一步的，对波形的迭代优化还包括：
35、对相关性约束进行降维。
36、本发明还提供了一种考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计系统，其包括：
37、参数初始化模块，被配置为：接收对由波形和滤波器所构成的雷达系统所配置的系统参数；
38、机载回波信号模型构建模块，被配置为：基于配置的系统参数构建机载回波信号模型；
39、问题模型构建模块，被配置为：以最大化所述机载回波信号模型的信干噪比为目标，根据配置的约束条件，构建问题模型，所述问题模型包括滤波器优化问题模型和波形优化问题模型；所述约束条件包括相关性约束和恒模约束；
40、优化模块，基于所述问题模型，采用循环算法分别迭代优化波形和滤波器，直至所述机载回波信号模型的信干噪比收敛；
41、输出模块，输出优化后的波形和滤波器。
42、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
43、1、本发明在机载雷达系统设计的波形和滤波器联合优化过程中，充分考虑了相关性约束以及恒模约束，并且采用了峰值电平和积分电平两种形式表达相关性约束，解决由此而来的适配问题，解决了回波失配滤波之后的旁瓣高所导致的弱小慢速目标检测难的问题，同时扩展了相关性约束的应用范围。
44、2、本发明在优化波形和滤波器过程中，对问题模型进行了简化，对约束模型进行了降维，从而缩减了迭代过程中所需的数据计算量，提升了波形-滤波器联合设计的效率。另外，在考量相关性约束时，机载雷达stap滤波器包含空-时-多普勒三个维度，而波形仅包含空-时两维，将滤波器按照多普勒进行划分，成为包含空-时二维的子滤波器组，完成与波形维度的匹配，使得本发明中能够顺利地使用循环算法进行迭代。
1.一种考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计方法，其特征在于，所述机载回波信号模型被构建为：
3.如权利要求2所述的考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计方法，其特征在于，所述相关性约束包括以积分旁瓣电平表示的相关性约束，以及以峰值旁瓣电平表示的相关性约束。
4.如权利要求3所述的考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计方法，其特征在于，所述问题模型中，波形优化问题模型被构建为：
5.如权利要求1所述的考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计方法，其特征在于，以所述问题模型分别迭代优化波形和滤波器中，对波形的迭代优化包括：
6.如权利要求5所述的考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计方法，其特征在于，对于每一轮迭代，先保持上一轮迭代的波形不变，优化当前轮的滤波器，再保持当前轮的滤波器不变，优化当前轮的波形，第一轮迭代的波形采用初始化值。
7.如权利要求6所述的考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计方法，其特征在于，在每一轮迭代中优化滤波器的方法包括：
8.如权利要求5所述的考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计方法，其特征在于，对波形的迭代优化还包括：
9.一种考虑相关性约束的波形-滤波器联合设计系统，其特征在于，包括：
