1.一种基于凸松弛的MIMO雷达波形生成方法，其特征在于，对共置MIMO雷达，发射端的发射波形进行优化，在优化的目标函数中的干扰项和噪声项单独添加惩罚因子，惩罚因子用于在方向图上加深凹口，同时对每个雷达快拍处波形的总能量进行最大化优化处理，还包括对波形的恒模约束进行松弛处理；

包括所述共置MIMO雷达的信息如下：所述共置MIMO雷达拥有NT根发射天线和NR根接收天线，sm表示第n根天线的第m个快拍的发射波形， n＝1,2,…,NT,m＝1,2,…,M，M为快拍数，且波形s的各个模值均控制为1，接收端的数据矩阵为：xm＝α0A(θ0)sm+d(m)+v(m)   (1)其中：

1)α0是散射系数，θ0是方位角；

2) at(θ)为发射端的方向向量，ar(θ)为接收端的方向向量，at(θ)和ar(θ)分别表示为：

3) 表示K个信号独立的点干扰信号的叠加向量，令第k个干扰源的方向为θk，散射系数为αk，k＝1,2,…,K，d(m)表示为：

4) 表示高斯白噪声向量，其均值为0，方差为 满足建立最大化信干燥比的波形优化问题的模型如下：s.t.|s(i)|＝1,i＝1,2,…,MNT其中，s＝vec(S)，噪声能量为接收的干扰能量为

目标能量为：

其中， 表示波形协方差矩阵，目标能量转换为SINR表示为

H 2 H 2 2

采用最大化||sX||的同时最小化||s Y||+σ的方法来优化最大化信干燥比的波形优化问题即公式(10)；

H 2 2

包括最小化||s Y|| +σ 的优化步骤如下：最小化干扰能量和噪声能量，对添加了一个惩罚系数w；其中于是，最终的优化问题表示为：

公式(12)仍然是一个凸优化问题，采用CVX工具箱解决，其中vi是一个NT维的向量，其第i个分量是1，其余分量都是0。

2.根据权利要求1所述的一种基于凸松弛的MIMO雷达波形生成方法，其特征在于，包括H 2最大化||sX||的优化步骤如下：H 2

最大化s X中的每一个元素，其中， 的理论的上界：P0＝NT (13)，基于理论的上界，建模优化模型为： 其中ε表示 和P0之间的匹配误差，对公式(14)中的两个非凸的约束问题进行简化，对于第一个约束，引入一个松弛变量于是其改写为：其中 公式(15)和公式(14)中的第一个约束的相等性由下式表示，对于 有：

因此基于一个给定的 公式(16)对于sm就是一个松弛的约束；

公式(16)在给定的 的条件下相对于变量sm,ε就变成了凸问题，并通过Matlab的CVX工具箱直接解决。

3.根据权利要求2所述的一种基于凸松弛的MIMO雷达波形生成方法，其特征在于，包括的最优值由 得到，利用一种交替优化的方法，通过不断地迭代更新sm,ε以及的初始值为一个随机生成的向量 其所有分量均在[0,2π]内。