一种三站时差定位的布站优化算法

测量站的布站直接影响时差定位目标的定位精度.针对一定区域目标整体定位精度的优化,提出了一种三站时差定位的布站优化算法.以水平定位精度因子(HDOP)为定位精度的度量准则,建立布站优化问题的多目标规划数学模型,通过构造最小最大评价函数,求解模型的最优解,从而得到三站时差定位的最优布站.仿真给出了该布站优化算法对某种初始布站进行优化前后两种布站的HDOP分布图.由仿真结果可以看出,相对于初始布站,最优布站对目标区定位精度的提高较为明显,验证了这种布站优化算法的有效性.     

分集MIMO 雷达布站研究

分集多输入多输出(MIMO)雷达利用目标的空间散射多样性克服由于目标雷达散射截面积闪烁引起的漏警,为隐身目标有效探测提供解决办法。分集MIMO 雷达布站方式对性能影响很大,文中以相控阵体制雷达为研究对象,研究其组成分集MIMO 雷达时的规模、站间距、单站威力差异约束和布站方式等,并通过蒙特卡罗仿真给出了布站建议。     

改进遗传算法优化MIMO稀布阵列

为了解决多输入多输出(MIMO)天线阵列由于阵元间隔过大造成的阵列方向图出现栅瓣,在雷达回波成像时出现影响目标识别的虚假目标的问题,提出了一种改进的遗传算法对阵列排布进行优化。在传统标准遗传算法上进行改进,用多个矩阵组合表示MIMO阵列,针对在矩形平面随机分布的稀疏阵列的方向图旁瓣问题进行优化设计,并采用基于Logistic混沌序列的方法产生种群扰动,避免优化过程进入局部最优状态。通过实例对比22发射天线22接收天线的均匀规则排布MIMO阵列和经改进遗传算法优化的稀布MIMO阵列,结果表明,改进遗传算法可以有效解决规则排布阵列方向图中出现的栅瓣,并且降低方向图旁瓣,提高雷达成像性能。该优化算法变量可控,具有很强的实用性,为MIMO雷达的阵列排布提供了解决方法。     

双基地雷达栅栏覆盖的二维布站优化方法

为解决双基地雷达栅栏覆盖的优化问题,该文提出一种基于相邻部署线的2维布站优化方法。该方法首先将感兴趣区域用矩形区域近似替代,再将矩形区域划分为多个相同的子栅栏覆盖区域;其次为了充分发挥发射器的效能,该方法不仅利用同条部署线上的发射器与接收器组成双基地雷达,同时也采用相邻部署线之间的发射器与接收器组成双基地雷达。为此提出一种新的基本布站模式,并以该模式为基础建立2维布站的优化模型。该模型以布站成本最小为准则,覆盖区域为约束条件。为了求解该优化模型,该文提出一种基于贪婪算法的求解方法,该方法可以确定2维布站中发射器与接收器的数量及其位置。最后,仿真试验和分析表明该文方法可以有效降低布站成本,减少发射器的使用数量,证明了该文布站优化方法的有效性。     

水面杂波背景的统计MIMO雷达检测方法研究

传统雷达的检测性能受到雷达目标闪烁特性的影响,而多输入多输出(MIMO)雷达能够利用雷达目标的起伏特性,提高对感兴趣目标的检测性能。针对两种(K分布和IG-CG分布)水面杂波背景下的MIMO雷达检测算法,综合阐述了算法的实现过程,并对检测效果进行了仿真分析,结果表明:MIMO检测对不同情况的水面杂波背景具有良好的检测性能;K分布或IG-CG分布杂波背景中,当天线数目较少时,增加发射天线数的检测器性能比增加接收天线数的性能好。上述结论为MIMO雷达对水面背景中目标检测的工程化应用提供了参考。     

基于半定松弛的时差定位系统优化布站算法

在时差定位系统中,观测站与目标的几何位置关系对定位精度有着重要影响。针对传统布站方法只适用于规则布站区域的不足,本文提出了一种新的可用于不规则布站区域内的近似最优布站算法。该算法所遵循的最优准则是使系统对目标的定位误差椭球体积下限达到最小,通过离散化布站区域将最优布站问题等价为一个组合优化问题,并采用半定松弛方法将难以求解的组合优化问题变换为一个易于求解的半定规划问题,从而得到规定布站区域内的优化布站方案。计算机仿真结果表明,该算法既可以用于规则布站区域也适用于不规则布站区域。     

基于粒子群算法的雷达网优化部署方法研究

为了利用有限的雷达资源对监视区域进行合理、有效布站,提出了一种基于粒子群算法的雷达网优化部署方法。建立单/多雷达探测范围模型,给出雷达网探测性能评估指标,并以此构造目标函数,利用粒子群算法完成对雷达网各平台位置的优化部署。利用Matlab工具进行了仿真分析,仿真结果验证了该方法的有效性。     

动态环境下MIMO 雷达站点优化配置方法

针对动态环境下多监视区域的分布式多输入多输出(MIMO)雷达站点优化配置问题,提出基于卡尔曼滤波(KF)与粒子群优化(PSO)的站点配置方法。文中考虑MIMO 雷达系统要实时监视多区域,并根据环境的变化计算不同时刻的站点最优配置方案,建立了待优化数学模型,给出了算法的求解过程及步骤,最后通过仿真验证了算法在动态环境下的有效性,可显著提升各个时刻雷达站点最优配置方案的计算效率,并改善最优配置方案的性能。     

分布式MIMO雷达威力覆盖研究

研究了分布式MIMO雷达布站间距,针对三站和四站情况,得到了雷达布站间距;对于一般情况,得到了布站间距的边界;并以此为基础,以三站和四为例,得到了分布式MIMO雷达具有更大的威力覆盖结论,仿真证实此结果.     

基于多重混合遗传算法的MIMO雷达天线布阵优化

研究正交MIMO雷达在给定发射、接收天线孔径长度和阵元数目固定等约束条件下的天线方向图综合问题.MIMO雷达采用稀布天线,为了克服栅瓣效应并且降低旁瓣电平,同时为了避免遗传算法早熟收敛,进入局部最优,提出了一种与模拟退火算法相结合的多重混合遗传布阵优化方法.该方法为了保证系统最大自由度,引入了距离扰动,同时对发射天线和接收天线的位置进行优化,有效解决了MIMO雷达天线方向图综合中低旁瓣电平设计问题.仿真结果证明了所提算法的有效性和优越性.     

Channel estimation for multi-panel millimeter waveMIMO based on joint compressed sensing

Channel state information (CSI) is essential for downlink transmission in millimeter wave( mmWave) multipleinput multiple output (MIMO) systems. Multi-panel antenna array is exploited in mmWave MIMO system due to itssuperior performance. Two channel estimation algorithms are proposed in this paper, named as generalized jointorthogonal matching pursuit (G-JOMP) and optimized joint orthogonal matching pursuit (O-JOMP) for multi-panelmmWave MIMO system based on the compressed sensing (CS) theory. G-JOMP exploits common sparsity structureamong channel response between antenna panels of base station ( BS) and users to reduce the computationalcomplexity in channel estimation. O-JOMP algorithm is then developed to further improve the accuracy of channelestimation by optimal panel selection based on the power of the received signal. Simulation results show that theperformance of the proposed algorithms is better than that of the conventional orthogonal matching pursuit (OMP)based algorithm in multi-panel mmWave MIMO system.     

基于压缩感知的稀疏阵列MIMO雷达成像方法

针对MIMO雷达对空目标单次快拍成像时天线数目较多问题,该文提出了一种稀疏阵列MIMO雷达的成像方法。首先分析了MIMO雷达天线的稀疏布阵方式,其次结合压缩感知理论具体阐述了稀疏阵列MIMO雷达的成像方法。该方法不仅能够对运动目标实现单次快拍成像,避免了目标机动带来的运动补偿难题,同时又能够大幅减少MIMO雷达的天线规模,便于工程实现。最后利用仿真实验验证了所提方法的有效性。     

稀疏阵列L 型MIMO 雷达运动目标三维成像方法

针对L型多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达对空中运动目标三维成像天线数目较多问题,提出了发射阵列采用稀疏布阵的L型MIMO雷达三维成像方法。该文首先分析了MIMO雷达发射阵列的稀疏布阵方式,其次结合压缩感知理论具体阐述了基于稀疏阵列的三维成像方法。该方法在大幅减少L型MI-MO雷达发射天线的条件下,实现了对运动目标的单次快拍三维成像,不仅有效避免了目标机动带来的运动补偿难题,同时又降低了系统的硬件复杂度,便于工程应用。最后利用仿真实验验证了本文方法的有效性和可行性。     

基于时分MIMO的地基雷达高分辨率成像研究

基于时分多输入多输出(MIMO)的地基雷达成像有许多很好的应用价值,比如替代合成孔径雷达成像在山体滑坡监测方面的应用。针对基于时分MIMO的地基雷达高效高分辨率成像,该文提出一种基于逆傅里叶变换脉冲压缩和波束形成的成像算法。雷达通过步进频连续波技术获得高距离向分辨率,利用MIMO技术获得高方位向分辨率。通过逆傅里叶变换法实现雷达数据距离向压缩,采用波束形成算法实现雷达数据方位向压缩。同时该算法还针对MIMO天线阵列所引起的回波信号相位不连续问题进行了适当的校正,在保持算法高效性的同时提高了成像质量。根据真实的山体滑坡监测成像场景参数,通过数值仿真验证了该成像算法的可行性,应用在山体滑坡监测上理论效果良好。     

Spatial diversity in radars-models and detection performance

Inspired by recent advances in multiple-input multiple-output (MIMO) communications, this proposal introduces the statistical MIMO radar concept. To the authors' knowledge, this is the first time that the statistical MIMO is being proposed for radar. The fundamental difference between statistical MIMO and other radar array systems is that the latter seek to maximize the coherent processing gain, while statistical MIMO radar capitalizes on the diversity of target scattering to improve radar performance. Coherent processing is made possible by highly correlated signals at the receiver array, whereas in statistical MIMO radar, the signals received by the array elements are uncorrelated. Radar targets generally consist of many small elemental scatterers that are fused by the radar waveform and the processing at the receiver, to result in echoes with fluctuating amplitude and phase. It is well known that in conventional radar, slow fluctuations of the target radar cross section (RCS) result in target fades that degrade radar performance. By spacing the antenna elements at the transmitter and at the receiver such that the target angular spread is manifested, the MIMO radar can exploit the spatial diversity of target scatterers opening the way to a variety of new techniques that can improve radar performance. This paper focuses on the application of the target spatial diversity to improve detection performance. The optimal detector in the Neyman-Pearson sense is developed and analyzed for the statistical MIMO radar. It is shown that the optimal detector consists of noncoherent processing of the receiver sensors' outputs and that for cases of practical interest, detection performance is superior to that obtained through coherent processing. An optimal detector invariant to the signal and noise levels is also developed and analyzed. In this case as well, statistical MIMO radar provides great improvements over other types of array radars.     

频率分集MIMO雷达信号优化设计

针对集中式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达扩展目标检测识别问题,提出将多频阵列(multiple frequency array, MFA)应用到集中式MIMO雷达中来实现频率分集,增加自由度,在频域基于互信息量(mutual information, MI)优化不同频带天线上的功率分配以设计信号,针对目标依据雷达功率分配情况施放干扰以避免检测识别的情况,雷达在杂波及干扰环境下再次优化信号功率分配,实现雷达认知功能。仿真结果证明,优化信号可综合噪声、杂波及干扰统计特性重新调整功率分配,可提高目标频域响应和目标回波间互信息量,为改善目标检测识别性能奠定基础。      

Mimo radar imaging model and algorithm

Based on the array architecture of multiple transmitting/receiving antennas, Multi-Input Multi-Output (MIMO) radar provides a new mechanism for radar imaging technology. In order to explore the processing approach to this imaging mechanism, the two dimensional (2D) imaging model of MIMO radar is established first, and the spatial sampling ability is analyzed from the concept of spatial convolution of the antenna elements. The target spatial spectral filling format of MIMO radar with monochromatic transmitting signal is described. High-resolution imaging capability of MIMO radar is analyzed according to spatial spectral coverage and the corresponding imaging algorithm is presented. Finally, field imaging experiment is used to demonstrate the superior imaging performance of MIMO radar.     

长基线统计MIMO雷达检测性能研究

为了充分利用统计多输入多输出(MIMO)雷达的空间分集能力,研究了长基线(天线间距与目标探测距离可比拟)统计MIMO雷达的检测方法和性能。首先,根据雷达方程给出了长基线统计MIMO雷达探测目标时各信道的信号模型;然后,根据Neyman-Pearson准则推导了长基线统计MIMO雷达的似然比检测器;最后,从检测概率和威力覆盖两个方面对长基线统计MIMO雷达的检测性能进行了仿真分析。仿真结果表明:在一定条件下长基线统计MIMO雷达的检测性能优于短基线(天线间距与目标探测距离相比可忽略不计)统计MIMO雷达。研究结果对统计MIMO雷达的系统设计、天线布置和实际应用等研究具有重要的参考价值。     

基于联合用户分组及天线选择的大规模MIMO波束成形

大规模MIMO系统中,当小区用户数与基站天线数较大时,各用户的信道条件不尽相同,提出一种适用于大规模MIMO下行链路的基于联合用户分组及天线选择的迫零波束成形算法。将用户分成两组,选择信道条件较优的一组用户来接收信号,并为每一个发送数据流选择最优的基站天线组合进行通信,以较小的性能损失,换取大规模MIMO 射频电路的成本与功耗的大幅度降低。仿真结果证明,该算法能够较好地实现系统性能与硬件复杂度的折中。