In this paper, we consider waveform design for dualfunction radar-communication systems based on multiple-inputmultiple-out arrays. To achieve better Rician target detection performance, we use the relative entropy associated with the formulated detection problem as the design metric. We also impose a multiuser interference energy constraint on the waveforms to ensure the achievable sum-rate of the communications. Two algorithms are presented to tackle the nonlinear non-convex waveform design problem. In the first algorithm, we derive a quadratic function to minorize the objective function. To tackle the quadratically constrained quadratic programming problem at each iteration, a semidefinite relaxation approach followed by a rank-one decomposition procedure and an efficient alternating direction method of multipliers (ADMM) are proposed, respectively. In the second algorithm, we present a novel ADMM algorithm to tackle the optimization problem and employ an efficient minorization-maximization approach in the inner loop of the ADMM algorithm. Numerical results demonstrate the superiority of both algorithms. Moreover, the presented algorithms can be extended to synthesize peak-to-average-power ratio constrained waveforms, which allows the radio frequency amplifier to operate at an increased efficiency.


翻译:本文针对基于多输入多输出阵列的双功能雷达通信系统,提出波形设计方案。为提升莱斯目标检测性能,采用与所构建检测问题相关的相对熵作为设计准则。同时,对波形施加多用户干扰能量约束,以确保通信系统的可达和速率。针对该非线性非凸波形优化问题,提出两种算法:第一种算法通过构造二次函数对目标函数进行松弛,并分别采用半定松弛结合秩一分解方法以及高效交替方向乘子法求解每次迭代中的二次约束二次规划问题;第二种算法提出新型交替方向乘子法处理优化问题,并在其内循环中引入高效松弛最大化方法。数值结果表明两种算法均具优越性。此外,所提算法可推广至合成具有峰均功率比约束的波形,从而提升射频放大器的工作效率。

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相对熵(relative entropy),又被称为Kullback-Leibler散度(Kullback-Leibler divergence)或信息散度(information divergence),是两个概率分布(probability distribution)间差异的非对称性度量。在在信息理论中,相对熵等价于两个概率分布的信息熵(Shannon entropy)的差值.
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