一种MIMO雷达更窄主瓣波束形成方法

介绍了一种获得更窄主瓣虚拟收发波束的方法。该方法通过天线阵元发射正交编码的波形,然后在接收端对回波信号进行处理。MIMO雷达由于靠稀疏阵列避免旁瓣的不利影响,所以可提高角分辨率和多普勒分辨率。但受到如空间、成本或者其他实际因素的限制,须将阵列布置成紧凑阵列,而紧凑阵列对低速目标检测效果较差。通过提出的加窗方式,紧凑阵列利用虚拟收发波束形成可获得更窄的主波束,提高对低速目标的检测效果。通过仿真验证,对归一化频率为0.062 5的低速目标,信干噪比提升系数(SINR IF)约提升7.3 dB。     

迭代寻优的稳健波束形成

针对导向矢量失配程度较大时,常见稳健波束形成算法性能下降问题,提出了一种迭代搜索最优导向矢量的稳健波束形成算法。首先利用修正后的导向矢量构造使波束输出功率最大的目标函数,分别从干扰抑制和噪声抑制2个方面推导了新导向矢量应满足的约束条件。给出了利用矩阵滤波思想构造约束条件的方法并分析其合理性。针对优化问题难以求解的问题,提出了一种迭代寻优的搜索方法,将每次迭代转化为求解一次二阶锥规划问题。仿真分析表明,相比于常见稳健波束形成算法,该算法有更高的抗导向矢量失配的稳健性,且需要的先验信息更容易获取。     

宽带相控阵雷达发射波束零点形成方法

在发射为线性调频信号的基础上．提出了一种宽带子阵数字发射波束形成新方法．该方法用数字权和时变相位权代替传统宽带子阵延时线方法波束形成中的移相器和时延线．这就避免使用存在量化误差且昂贵的模拟时延单元．此外．子阵内数字权可通过窄带波束零点形成的方法来构造并加宽凹口．最终实现了宽带发射波束零点形成．最后．计算机仿真证明了宽带数字方法能保持发射波形距离高分辨率并且可在干扰方向形成零点．     

改进的粒子群优化算法下的MIMO雷达稳健波束形成

在进行阵列自适应波束形成时,由于阵元导向矢量失配现象的存在,严重影响了常规最优波束形成的性能。考虑阵元的导向矢量误差,运用改进的粒子群优化算法对阵元的导向矢量进行纠正,使其误差达到最小,得到了一种适用于多输入多输出雷达的新的稳健波束形成方法。与现有的应用于MIMO雷达的稳健波束形成方法相比,在导向矢量误差较大或者误差随机变化的情况下新方法具有更高的输出信号干噪比,且其性能一直保持了较高的稳定性。数值仿真结果验证了新方法相比已有算法具有更好的鲁棒性和更高的输出性能。     

宽带数字阵列雷达波束形成的优化实现方法

针对射频采样宽带数字阵列雷达的特点,提出了一种基于可变分数时延滤波器,优化的实时数字时延波束形成方法。该方法根据射频采样后信号变换过程的特点,将抽取抗混叠滤波器与可变分数时延滤波器合并实现,减少了处理环节,并采用多相结构和Farrow结构相结合,实时地实现抽取和可变分数时延,从而得到不随频率偏移的波束指向。计算机仿真结果表明,该方法与整数倍时延波束形成方法相比,能够有效减小指向误差。     

MIMO雷达三维成像方法研究

针对传统逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术中存在的运动补偿难题,通过使用确定性阵列和单次快拍空间并行采样取代传统ISAR中非确定性阵列和长时间多脉冲采样,给出了一种基于多输入多输出雷达的双线阵宽带信号高分辨三维成像方法.由于采用了正交编码波形,使得距离维和方位维成像可独立进行,同时采用的垂直双线阵模式实际等效完成了平面阵列的采样功能,大大减少了阵元个数.仿真实验证实了该算法的有效性.     

机载MIMO雷达降维空时自适应处理算法

提出一种机载多输入多输出(MIMO)雷达降维空时自适应杂波抑制算法.首先将高维空时权向量重构为空域和时域权向量Kronecker积的形式,利用相关域信息,将最优空时处理的二次代价函数转化为两个二次代价函数,然后迭代求解两个二次代价函数中的两个低维权向量,分析表明该算法能有效降低计算量和估计采样协方差所需的训练样本数.最...     

基于压缩感知的FDA-MIMO雷达波束形成算法

为保证FDA-MIMO雷达具有较高的距离维分辨率,充分利用信号在空间的稀疏特性,提出了基于压缩感知的FDA-MIMO雷达自适应波束形成算法.该算法只需对少量阵元接收通道的信号在角度-距离二维上进行压缩采样,就可以精确地恢复出满阵接收的原始信号,然后再进行自适应波束形成对主瓣干扰进行抑制.仿真结果表明,与稀疏阵相比,该算法不仅形成了高角度和高距离分辨率的点状单峰值波束,提高了目标回波能量,去除了栅瓣,并且干扰零陷更深,主瓣干扰抑制性能更好.     

地波超视距雷达接收天线阵的波束形成网络

给出了一个带自检装置的实际的８单元均匀线天线阵的波束形成网络框图,了该波束形成网络的工作原理,提出了波束形成网络水平方向图的模拟测试方法,并将实际网络的模拟结果与理论计算结果进行了比较,对差波束模拟测试与理论计算结之间的１－２ｄＢ的判别进行了分析,试验表明,应用模拟测试对目标的水平方位角测量进行修正是有效的。     

稳健波束形成在高频雷达干扰抑制中的应用

利用一种新的扩展Capon波束形成器对高频地波雷达非平稳射频干扰进行抑制,在指定误差范围内搜索得到最优干扰抑制情况下的波束导向矢量,并用牛顿迭代法快速求解方程.高频雷达仿真和实验数据处理结果表明,该法较大改善了高频雷达抑制射频干扰的性能.     

密集阵MIMO雷达阵列模式及其特性

为了对密集阵MIMO雷达不同阵列模式之间的联系进行研究,建立了密集阵MIMO雷达多次快拍信号模型,导出了接收信号相位历史的解析表达式,并通过相位历史表达式揭示了其蕴含的三种阵列模式以及生成机理;结合各阵列模式形成机理分别讨论了三种不同模式阵列特性.最后通过仿真结果对各阵列模式的特性进行了分析.研究结果表明,密集阵MIMO雷达不同阵列模式可带来不同的得益.     

一种利用MIMO雷达的CWLS目标定位算法

针对分布式多进多出雷达,提出了一种基于时延测量值的约束加权最小二乘定位算法。该方法通过引入目标到参考站的距离这一变量,将目标定位方程进行了伪线性化处理,并构建出代价函数;随后,进一步挖掘出该变量与目标位置的关系,并将其作为约束条件;最后,将非线性的目标定位问题转化为带二次约束的二次规划问题,通过采用拉格朗日乘子算法求得目标定位的闭合解。仿真结果表明,所提出的算法在相对较高噪声的情况下仍然能够达到克拉美罗界,具有较强的抗噪性。     

Iterative Detection and Decoding Algorithm in Dual Polarized Land Mobile Satellite MIMO Systems

An iterative detection and decoding algorithm with outer code decision feedback is proposed for the dual polarized （DP） land mobile satellite （LMS） MIMO systems using concatenated codes. A feedback structure is added after the outer decoder in the proposed algorithm. The feedback information is exploited to control the detecting list in the MIMO detector and reduce the number of symbols which have to be processed at each iteration. As a result, the computational complexity is reduced. Meanwhile, the successfully decoded outer code words are used to calculate the more reliable initial information for the inner decoder and the system performance can be improved by this step. The simulation results show that the proposed algorithm can reduce the computational complexity compared to the traditional iterative detection and decoding algorithm and achieve better performance.     

下行多用户MIMO系统中低复杂度块对角化预编码算法

为在保证误码性能的情况下降低块对角化预编码算法计算复杂度,提出一种基于矩阵伪逆与LDL“分解的多用户多输人多输出（MIMO）系统块对角化（BD）预编码改进算法LDLHBD（QR）。算法通过全局信道矩阵伪逆与块QR分解进行零空间计算,避免复杂的矩阵奇异值分解（SVD）,快速实现信道块对角化。并采用能提供均匀子信道增益的LDL“方式对等效信道进行优化分解,实现预编码矩阵设计。仿真结果表明该算法计算复杂度明显降低,并获得了与传统块对角化算法相近的误码率性能。     

Switching between multiplexing and diversity in MIMO systems with QoS provisioning

Multiple-input multiple-output (MIMO) wireless communication systems can significantly improve the spectrum efficiency or transmission reliability through spatial multiplexing or diversity respectively...     

稳健的MIMO雷达发射波形和接收滤波器联合优化设计

针对杂波条件下目标反射信号方向不确定的情况,提出一种稳健的MIMO雷达发射波形和接收滤波器联合优化设计方法.在考虑各阵元发射功率相等的约束条件下,利用发射加权矩阵构造不确定集范围内关于输出信干噪比(SINR)的Maxmin优化模型;在此基础上,利用序列优化、半正定松弛和Charnes-Cooper转换,将非凸的联合优化问题转化为关于发射波形和接收滤波器的凸优化问题进行迭代求解;最后通过随机向量合成方法计算最终发射波形和接收滤波器,并对算法计算复杂度和收敛性给出分析和证明.所提方法在满足阵元发射功率一致的约束条件下,提高了算法稳健性并降低了计算复杂度.仿真实验证明了算法的有效性.     

MIMO雷达空时编码和接收权联合稳健设计

针对基于多进多出雷达的空时自适应处理方法的检测性能对目标参数估计误差敏感从而导致系统检测概率稳健性较差的问题,提出一种改善多进多出空时自适应检测性能的发射波形和接收权联合稳健设计方法。首先推导了多进多出空时自适应输出信干噪比的数学表达,而后构建了目标空时频导向矢量估计误差模型。在此误差模型、波形恒模特性、旁瓣以及杂波抑制等约束下,基于最大化最差情况下输出信干噪比准则,提出了改善多进多出空时自适应检测性能的发射波形相关阵和接收权联合稳健优化问题。为求解所得复杂非线性优化问题,提出一种迭代方法,其中每一步都可转化为半定规划问题,因而可获得高效求解。仿真结果表明,与现存主要的稳健方法、非稳健方法及不相关波形相比,所提方法可显著改善多进多出空时自适应检测概率的稳健性能。     

Pilot Contamination Elimination in Massive MIMO Systems with an Improved Time-Shifted Scheme

Pilot contamination can bring up a grave impairment in the performance of massive multiple-input multiple-output(MIMO) systems. In this paper, an improved time-shifted pilot scheme is proposed to reduce the pilot contamination, where orthogonal pilots are employed in the same group to eliminate the residual intra-group interference existing in the original time-shifted pilot scheme. Meanwhile, the rigorous closed-form expressions of both downlink and uplink transmission rates with a finite number of antennas are derived, and it is shown that the intra-group interference can be completely eliminated by the proposed scheme. Simulation results demonstrate that both downlink and uplink transmission rates are significantly improved by employing the proposed scheme.     

最小误码率排序迭代优化的SLNR改进算法

针对多用户MIMO系统应用SLNR算法时由于干扰用户增加引起的系统性能下降问题,联合考虑误码率性能和信道质量,提出一种先把部分已知的多用户干扰加入SLNR准则进行抑制,根据信噪比大小确定预编码矩阵的设计顺序,再利用已知的多用户干扰迭代优化后续用户预编码矩阵的SLNR改进算法.由于只利用发射端信道信息优化预编码矩阵,改进算法无需基站与用户协作,计算复杂度低.对比仿真结果表明,改进算法收敛速度快,在高信噪比区域,误码率性能和系统容量增益得到了显著提升.     

High resolution angle estimation of the bistatic MIMO radar

A new method is proposed in this paper for jointly estimating the azimuths DOD-DOA (Direction of Departure-Direction of Arrival) of the targets in the bi-static MIMO scene under the circumstance of the Gaussian white noise. A two-dimension redundant dictionary is firstly constructed based on the bi-static MIMO scene where the targets are present. Then, the positions (DOD-DOA) of the targets are sparsely denoted as a sparse vector by projecting the positions of targets on the redundant dictionary. On the sparse model, an algorithm is applied for solving for the positions of the targets by solving the problem of minimizing the reweighted l₁-norm of the sparse vector. For the algorithm to reconstruct the positions of the targets robustly under a low SNR, a modified weight is used in the algorithm.