分集通道相关时MIMO雷达的检测算法

多输入多输出(MIMO)雷达利用波形分集或空间分集提高雷达性能,目标回波散射系数是全相关或者独立完全取决于阵列系统配置。然而,在有些情况下,雷达阵列系统配置导致散射系数部分相关,从而使MIMO雷达的检测性能受到影响。针对上述问题,文中研究了基于尼曼-皮尔逊准则下分集通道相关时MIMO雷达检测算法,推导检测概率与虚警概率的近似解析表达式,分析了分集通道相关性对MIMO雷达检测的影响。仿真结果验证了该算法的有效性。     

机载MIMO雷达收发联合降维STAP算法统一理论框架

该文研究了机载多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达杂波抑制的收发联合降维空时自适应处理（Space Time Adaptive Processing,STAP）算法统一理论框架。首先,基于机载MIMO雷达发射波形分集的特性,构建了机载MIMO雷达降维联合自适应STAP处理的统一理论框架结构。在此基础上,建立了3种降维STAP处理结构。最后,针对上述3种降维结构,给出了相应的3类适用于MIMO体制的降维STAP处理算法。仿真实验表明:机载MIMO雷达联合降维自适应算法具有较好的杂波抑制性能和较强的抗干扰能力。      

一种MIMO雷达正交多相码的设计实现方法

多输入多输出(MIMO)雷达能利用空间分集与波形分集的能力,有效地改善雷达探测性能,提高杂波背景下目标检测能力,获得更高的目标探测精度。针对MIMO雷达正交波形的设计,利用贪婪算法,提出了一种MIMO雷达正交多相码波形设计方法,并仿真了该算法产生的信号平均峰值自相关旁瓣和平均互相关峰值。最后通过MIMO雷达目标探测的仿真,验证了产生的多相码信号对目标探测的有效性。     

MIMO雷达检测性能分析

多输入多输出(MIMO)雷达是最近所提出的一种新型的雷达体制。通过利用空间分集和角度分集,从而避免了雷达目标的多径衰落问题。这里主要分析了MIMO雷达基于似然比的检测性能。另外,这里也将MIMO雷达跟相控阵雷达的检测性能做了对比,仿真结果表明MIMO雷达相比传统雷达具有的优异的检测性能。     

MIMO雷达的干扰研究

多输入多输出雷达采用了空间分集和频率分集技术,有效地克服了由于雷达截面积角闪烁带来的性能损失。文中介绍了MIMO雷达的工作原理,分析了对MIMO雷达有效干扰的两种方式:假目标欺骗干扰和分布式干扰,并对假目标欺骗干扰效果进行了仿真。仿真结果表明,只有对MIMO雷达中的所有雷达都进行干扰时,才能对MIMO雷达系统实现有效干扰。     

发射分集MIMO雷达融合成像处理方法

发射分集MIMO雷达具有潜在的高分辨成像能力,但成像时存在高旁瓣问题。为分析它的成像性能,该文首先建立了发射分集MIMO雷达的成像模型。通过空间频谱的支撑区分布,阐明了分集成像的高分辨性能,并着重分析了其旁瓣特性。基于谱外推的思想,提出了一种发射分集MIMO雷达融合成像处理方法,该方法能够实现MIMO雷达高分辨成像同时具有良好的旁瓣性能。仿真实验验证了该文所提方法的有效性。     

MIMO雷达测向性能研究与分析

多输入多输出（MIMO）雷达利用空间分集技术,有效地克服了目标雷达截面（RCS）起伏的影响,显著提高了雷达的性能。介绍了MIMO技术,对MIMO雷达的测向原理进行了阐述,并从不同天线阵元数目、快拍数对其系统性能进行了分析,最后对MIMO雷达的发展前景进行了展望。     

MIMO雷达次优检测器

在理想条件下,MIMO雷达分集路径完全独立;而在实际工程中,空间分集路径总是不完全独立,即存在一定的相关性。文章研究了相关路径下Fishler检测器的检测性能及该条件下系统的最优检测性能,分析了Fishler检测器和最优检测器的信号处理方式的本质区别。理论分析和数值仿真证明Fishler检测器可作为空间分集MIMO雷达系统工程实用的次优检测器。     

MIMO系统中一种改进的盲MMSE空时多用户检测算法

针对MIMO系统,提出了一种改进的基于子空间的盲MMSE空时多用户检测算法。该算法结合MIMO系统的空间分集技术与Alamouti空时分组码方案,预估计MIMO信道信息并对信号子空间进行预处理,使用正交性能和稳态性能较好的NOOja算法跟踪信号子空间,在自适应过程中对特征值矩阵进行优化,去除迭代带来的噪声,解决了跟踪过程中信号特征值矩阵的近似估计会带来检测器性能恶化的问题。仿真结果表明这种算法,能有效地抑制多址干扰,抗远近效应能力强,尤其在低信噪比、远近效应明显的恶劣环境下,有稳定良好的性能表现。      

对统计MIMO雷达的干扰

多输入多输出（MIMO）雷达采用了空间分集和频率分集技术,克服了雷达截面（RCS）角闪烁带来的性能损失。分析了对MIMO雷达有效干扰的几种方式：多波束雷达干扰、分布式干扰、假目标欺骗干扰和网络雷达干扰。     

MIMO Radar Space–Time Adaptive Processing Using Prolate Spheroidal Wave Functions

In the traditional transmitting beamforming radar system, the transmitting antennas send coherent waveforms which form a highly focused beam. In the multiple-input multiple-output (MIMO) radar system, the transmitter sends noncoherent (possibly orthogonal) broad (possibly omnidirectional) waveforms. These waveforms can be extracted at the receiver by a matched filterbank. The extracted signals can be used to obtain more diversity or to improve the spatial resolution for clutter. This paper focuses on space-time adaptive processing (STAP) for MIMO radar systems which improves the spatial resolution for clutter. With a slight modification, STAP methods developed originally for the single-input multiple-output (SIMO) radar (conventional radar) can also be used in MIMO radar. However, in the MIMO radar, the rank of the jammer-and-clutter subspace becomes very large, especially the jammer subspace. It affects both the complexity and the convergence of the STAP algorithm. In this paper, the clutter space and its rank in the MIMO radar are explored. By using the geometry of the problem rather than data, the clutter subspace can be represented using prolate spheroidal wave functions (PSWF). A new STAP algorithm is also proposed. It computes the clutter space using the PSWF and utilizes the block-diagonal property of the jammer covariance matrix. Because of fully utilizing the geometry and the structure of the covariance matrix, the method has very good SINR performance and low computational complexity.     

集中式MIMO雷达研究综述

多输入多输出(MIMO)雷达作为一种新体制雷达,利用其发射波形分集的特点,在目标检测、参数估计、射频隐身及抗干扰等诸多方面展现出了突出的性能,经过学者们近20年的深入研究,基于正交波形的MIMO雷达相关理论日臻完善,并在汽车辅助驾驶、安全防卫等领域得到广泛应用。近年来,随着电磁环境感知及知识辅助等概念的引入,基于波形优化的MIMO雷达主动抗干扰、射频隐身、以及探测-通信一体化等技术受到学者们的关注并得到深入研究。该文力图对学者们近20年来围绕MIMO雷达的研究工作进行归纳与综述,内容主要包括:正交波形MIMO雷达原理、目标探测性能分析、典型应用;正交波形MIMO雷达波形设计与特点;基于知识的认知MIMO波形设计与算法;基于MIMO的探测-通信一体化波形设计与算法;MIMO雷达信号处理、数据处理及资源管理。论文最后对MIMO雷达在机载应用中的空时处理(STAP)、MIMO雷达在成像中的信号处理、以及基于时分多波形分集的线性调频毫米波MIMO雷达信号处理等进行了讨论。      

Iterative Adaptive Approaches to MIMO Radar Imaging

Multiple-input multiple-output (MIMO) radar can achieve superior performance through waveform diversity over conventional phased-array radar systems. When a MIMO radar transmits orthogonal waveforms, the reflected signals from scatterers are linearly independent of each other. Therefore, adaptive receive filters, such as Capon and amplitude and phase estimation (APES) filters, can be directly employed in MIMO radar applications. High levels of noise and strong clutter, however, significantly worsen detection performance of the data-dependent beamformers due to a shortage of snapshots. The iterative adaptive approach (IAA), a nonparametric and user parameter-free weighted least-squares algorithm, was recently shown to offer improved resolution and interference rejection performance in several passive and active sensing applications. In this paper, we show how IAA can be extended to MIMO radar imaging, in both the negligible and nonnegligible intrapulse Doppler cases, and we also establish some theoretical convergence properties of IAA. In addition, we propose a regularized IAA algorithm, referred to as IAA-R, which can perform better than IAA by accounting for unrepresented additive noise terms in the signal model. Numerical examples are presented to demonstrate the superior performance of MIMO radar over single-input multiple-output (SIMO) radar, and further highlight the improved performance achieved with the proposed IAA-R method for target imaging.      

MIMO雷达正交连续相位编码波形研究

正交波形设计是实现MIMO体制雷达波形分集能力的前提,其自相关函数旁瓣电平和互相关函数电平大小直接影响MIMO雷达波形分集的性能。对MIMO雷达波形的形式、优化算法的选择、波形设计的结果进行了研究,并和传统的多相码、遗传算法等进行了仿真比较。     

单脉冲测角技术在MIMO雷达不同布阵下的性能分析

本文研究了多输入多输出(MIMO)雷达系统波束形成和单脉冲测角问题。MIMO雷达利用分集技术,在发射端全向发射正交波形,在接收端利用DBF技术同时形成多个波束。本文推导不同接收方式下MIMO雷达波束的方向图函数,给出其半功率波束宽度计算公式。将数字单脉冲测角技术应用于MIMO雷达,通过不同布阵对测角精度进行分析,并与相控阵雷达测角性能进行比较。计算机仿真结果表明,在相同阵列情况下,MIMO雷达测角性能优于传统相控阵雷达。     

基于块正交匹配追踪预处理的米波多输入多输出雷达测高方法研究

米波雷达具有很好的反隐身性能。多输入多输出(MIMO)雷达的波形分集具有高自由度特点,使MIMO雷达在检测和参数估计等方面具有更多优势,故米波MIMO雷达受到广泛研究。而测高是米波MIMO雷达最重要的问题之一。针对米波MIMO雷达测高问题,最大似然和广义多重信号分类方法是米波MIMO阵列雷达测高方法行之有效的算法,但其计算量大,工程中难以接受。该文提出一种基于块正交匹配追踪(BOMP)预处理的方法来降低计算量。首先对MIMO阵列接收数据稀疏化处理,然后通过数学操作将其变形至适合于BOMP算法的信号模型,然后利用粗栅格得到角度粗估计。并以此为初始值中心,取MIMO雷达波束宽度作为搜索范围。仿真结果表明该算法能有效降低搜索类测高算法的计算量。      

相关衰落信道MIMO STBC分集增益与多用户自适应OFDMA研究

首先沿用经典的分集增益特性分析了在已知与未知多输入多输出（MIMO）信道状况的条件下空时分组码（STBC）接收机的性能,从而揭示了相关衰落下信道矩阵的秩和特征值扩展对分集增益与编码增益等极其重要的影响;接着提出了一种与多天线STBC等效的单发单收（SISO）模型,将复杂的分集增益指标转换为直观的SNR指标,明确表示出接收机SNR与信道相关矩阵之间的关系,并以此为基础,提出一种实用的多用户MIMO-OFDM系统STBC编码优化的子载波资源分配OFDMA方法,进一步提高频谱效率与系统性能.     

发射波形任意合成结构下机载MIMO雷达STAP性能分析

输出信杂噪比(SCNRout)是决定机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应信号处理(STAP)性能的一个重要指标,但是现有的STAP算法均无法准确地给出其理论解析式。针对上述问题,文中研究了发射波形任意合成结构下的机载MIMO雷达衡量STAP性能的SCNRout的精确理论解析式。首先,通过发射波形互相关矩阵和MIMO STAP性能之间的联系,推导得出了SCNRout的理论解析式;然后,基于对该理论解析式的分析,从发射波形任意合成结构这个角度阐述了理想MIMO雷达、MIMO相控阵雷达和相控阵雷达的STAP性能特征。仿真实验表明:推导得出的理论解析式与仿真结果精确一致,并论证分析了机载MIMO雷达STAP处理性能的优越性。所推导的理论解析式对发射波形的优化设计具有重要的参考意义。