逼近 Welch 界
借鉴神经网络优化，用梯度下降快速设计出旁瓣更低、更接近 Welch 界的 MIMO 雷达波形集。
76002280 · Jinping, Sun · Wang, Guohua · 张玉玺 · 王文光 · 王浚
IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 2024
利用 Log-Sum-Exp 函数平滑 PSL 的最大函数，避免了数值溢出并保持计算精度，使梯度下降能够找到更优解，得到的波形集旁瓣更接近 Welch 界。
将梯度下降与神经网络优化结合，利用自动微分和 GPU 加速，优化速度显著快于传统算法，可高效处理大规模波形集。
数值研究表明，所提方法设计的波形集 PSL 或加权 PSL 更低，相比传统方法更接近理论下界 Welch 界。