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认知雷达与TRIS技术：自适应雷达系统的新突破

news 2026/6/2 2:59:20

1. 认知雷达与TRIS技术概述

认知雷达（Cognitive Radar, CR）代表了雷达技术发展的新方向，其核心在于通过感知-行动闭环实现环境自适应。与传统雷达的固定工作模式不同，认知雷达能够实时感知环境变化，并通过机器学习算法动态调整发射参数，从而在复杂电磁环境中获得更优的检测性能。这种自适应能力在低信噪比（SNR）、多目标场景下尤为重要。

然而，传统多输入多输出（MIMO）认知雷达虽然性能优异，却面临着硬件复杂度高、功耗大等挑战。每个天线单元都需要独立的射频（RF）链，导致系统体积庞大、成本高昂。这限制了其在无人机、便携式设备等空间和能源受限场景中的应用。

透射式可重构智能表面（Transmissive RIS, TRIS）技术的出现为解决这一问题提供了新思路。TRIS由大量可编程的电磁单元组成，能够动态调控入射电磁波的相位分布。与反射式RIS不同，透射式RIS允许信号穿透表面，提供了更灵活的波束调控能力。通过将TRIS与单天线发射机结合，可以实现等效的多天线发射效果，同时大幅减少实际RF链数量。

2. TRIS-RL雷达系统架构

2.1 硬件配置与信号模型

我们提出的TRIS-RL雷达系统架构如图1所示，包含以下核心组件：

发射端：单天线发射机配合N单元TRIS面板。TRIS位于发射天线近场区（距离约20λ），每个单元可独立调控透射相位。这种配置通过空间波前调制实现了等效的多天线发射效果。
接收端：采用均匀平面阵列（UPA），阵元间距为λ/2，确保无栅瓣。接收阵列规模可根据需求配置（如49或100个阵元），提供足够的角度分辨率。
信号处理链：包含匹配滤波、CFAR检测和RL决策模块，形成完整的感知-行动闭环。

信号传播模型考虑TRIS的近场效应，采用Rayleigh-Sommerfeld衍射理论精确建模。发射信号经过TRIS调制后，远场辐射方向图可表示为：

B(θ,ϕ) = |aₜᵀ(θ,ϕ)Φw|²

其中Φ = diag(e^{jφ₁},...,e^{jφₙ})为TRIS相位矩阵，w为发射天线到TRIS的传输向量，aₜ(θ,ϕ)为发射导向矢量。

2.2 检测问题建模

将观测区域划分为Lₓ×Lᵧ个角度单元，每个单元对应一个二元假设检验：

H₀: rₖ,ₘ = nₖ,ₘ （仅噪声） H₁: rₖ,ₘ = αₖ,ₘhₖ,ₘ + nₖ,ₘ （信号+噪声）

采用CFAR自适应匹配滤波器作为检测统计量：

Λₖ,ₘ = |hₖ,ₘᴴΓ⁻¹rₖ,ₘ|²/(hₖ,ₘᴴΓ⁻¹hₖ,ₘ)

其中Γ为噪声协方差矩阵。通过设置适当的门限η=-ln(PFA)，可在恒定虚警率下实现目标检测。

3. 强化学习框架设计

3.1 SARSA算法原理

我们采用SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法作为RL框架的核心，这是一种基于时间差分（TD）的on-policy学习方法。相比Q-learning，SARSA考虑了下一状态的实际行动选择，在雷达这类安全性要求高的应用中表现更稳定。

SARSA的Q函数更新规则为：

Q(sₖ,aₖ) ← Q(sₖ,aₖ) + α[rₖ₊₁ + γQ(sₖ₊₁,aₖ₊₁) - Q(sₖ,aₖ)]

其中α∈(0,1]为学习率，γ∈[0,1)为折扣因子。算法采用ε-greedy策略平衡探索与利用，初始ε=0.5并随时间衰减。

3.2 状态-动作空间设计

状态空间：定义为当前帧中超过检测门限的单元数量，sₖ = ∑ₘ I(Λₖ,ₘ > η)。状态空间离散化为S={1,2,...,T̅}，T̅为最大预期目标数。

动作空间：包含两个决策维度：

目标选择：从检测单元中选择T̅个最可能包含目标的方位
波束优化：调整TRIS相位矩阵Φ，使波束主瓣对准选定方向

动作优化问题可表述为：

max_Φ,γ γ s.t. B(νₓ⁽ʲ⁾,νᵧ⁽ʲ⁾) ≥ γ, ∀j∈Θₚ φₙ∈[0,2π), n=1,...,N

这是一个带单位模约束的非凸优化问题，我们采用基于拉格朗日松弛的连续凸近似方法求解。

3.3 奖励函数设计

奖励函数综合考虑检测性能和资源效率：

rₖ₊₁ = ∑_(m∈Bₜₐᵣ₉ₑₜ) P̂_D,(m,k) - ∑_(m∈Bₙₒₙ₋ₜₐᵣ₉ₑₜ) P̂_D,(m,k)

其中Bₜₐᵣ₉ₑₜ和Bₙₒₙ₋ₜₐᵣ₉ₑₜ分别表示真实目标所在单元和非目标单元，P̂_D为理论检测概率。这种设计鼓励算法提高真实目标的检测率，同时抑制虚警。

4. 实现细节与参数配置

4.1 TRIS硬件考虑

TRIS单元尺寸设计为λ/2×λ/2，工作频率28GHz（λ≈10.7mm），适合紧凑型部署。每个单元采用1-bit相位量化（0/π相移）以降低控制复杂度。实测表明，1-bit量化带来的性能损失在可接受范围内（<2dB），却大幅简化了驱动电路设计。

TRIS与发射天线的距离d_L=20λ，确保处于近场区但不过度衰减。TRIS单元排列密度需满足空间采样定理，避免出现栅瓣。对于N=169的配置（13×13），波束宽度约4°，足以分辨典型多目标场景。

4.2 雷达信号处理链

发射波形采用正交线性调频信号，带宽50MHz，脉宽10μs。接收端进行如下处理：

数字下变频：将RF信号搬移至基带
脉冲压缩：通过匹配滤波提高距离分辨率
CFAR检测：采用单元平均-选大（CA-CFAR）算法，保护单元4，参考单元16
角度估计：通过MUSIC算法获得高分辨率方位信息

4.3 RL训练策略

训练过程分为两个阶段：

离线预训练：在仿真环境中使用历史数据初始化Q表，加速收敛
在线微调：在实际部署中持续更新Q函数，适应环境变化

关键参数设置：

学习率α=0.1（随时间衰减）
折扣因子γ=0.8
探索率ε初始为0.5，按εₜ=ε₀×0.99ᵗ衰减
训练周期500次，每次包含1000个时间步

5. 性能评估与对比分析

5.1 实验设置

我们在仿真环境中设置了4个静止目标，SNR分别为-10dB、-8dB、-6dB和-4dB，位置随机分布在视场内。对比方案包括：

传统MIMO雷达（49×49和100×100配置）
TRIS-RL雷达（接收阵列49/100单元，TRIS单元数从100增至225）

性能指标采用检测概率（PD）与虚警概率（PFA=10⁻⁴）的接收机工作特性（ROC）曲线。

5.2 结果分析

图3展示了不同配置下对-10dB（目标1）和-4dB（目标4）的检测性能。关键发现：

低SNR性能：对于-10dB目标，当TRIS单元数≥169时，TRIS-RL（NR=100）的PD达到0.85，超越同等规模的MIMO雷达（PD=0.82）。这表明TRIS的波束聚焦能力在低SNR下具有明显优势。
高SNR表现：对于-4dB目标，TRIS-RL仅需121个单元即可匹配MIMO性能（PD≈0.98）。说明在高SNR下，系统对波束宽度的容忍度更高。
规模效应：TRIS性能随单元数增加而提升，验证了其良好的可扩展性。当N=225时，TRIS-RL在所有SNR条件下均优于MIMO基准。
硬件效率：TRIS-RL仅需1个RF链，相比MIMO（需要N_TX个RF链）大幅降低了硬件复杂度。以100单元为例，TRIS-RL的功耗约为MIMO的1/20。