分集MIMO雷达目标回波相关性分析

针对目标回波的相关性问题,现有模型仅考虑空间和频率间隔的作用,忽略了目标姿态等其他因素的影响．基于以上问题,提出利用直四棱柱散射模型以便更真实地模拟雷达目标;推导出空间和频率分集多输入多输出雷达系统中目标回波相关系数由各雷达站观测角度、目标尺寸、空间和频率间隔等因素共同决定．着重分析了雷达相对目标在不同观测方向时目标的有效孔径随目标空间尺寸和观测角度变化,从而对回波相关系数产生影响．     

窄带高分辨MIMO雷达图像特性分析

针对窄带MIMO（NMIMO）雷达的目标识别问题,着重对目标NMIMO图像特性进行了研究.首先对NMIMO雷达成像方法进行了简要介绍;然后结合4种典型运动方式,分别分析了目标NMIMO雷达图像上散射中心位置参数、散射中心幅度以及图像分辨力3种参数的分布特性,并给出了不同运动方式下目标NMIMO雷达图像3种参数的变化规律.最后,通过仿真目标的成像结果对相关结论进行了验证仿真.结果表明：相对散射中心幅度和图像分辨率,散射中心结构更不敏感于目标姿态的变化,验证了理论分析的正确性.     

共址跳频系统组网优化

在陆基车载通信系统中,多部跳频电台间存在着严重的共址干扰问题。针对车载多部VHF跳频电台存在的共址干扰问题,在确定频段划分工作模式和共址干扰产生条件的前提下,基于共址干扰发生概率的分析,建立了VHF跳频系统频率表分配优化模型。采用大量随机约束样本试探方法和多目标遗传算法,求解得出了满足干扰概率容限的共址电台数量及其跳频频率表分配集合,并给出了该模型的实例仿真与验证结果。     

一种机载MIMO雷达地面运动目标成像方法

针对传统机载合成孔径雷达（SAR）对地面非合作运动目标成像中存在的运动补偿难题,通过空间并行采样获取目标散射信息,提出了一种机载MIMO雷达的高分辨成像方法.与机载SAR不同在于该成像方法采用单次快拍的方式,从而可避免对非合作运动目标进行运动补偿.同时采用单次快拍成像方法可避免传统SAR方位向上长时间多脉冲采样积累,提高了信息获取的实时性.仿真结果证实了所提出方法的可行性.     

采用OFDM-LFM的MIMO雷达高速目标波形设计

单基地多输入多输出雷达由于其宽发射波束的特性而能有效解决目标高速运动跨越发射波束带来的能量损失问题;但是现有波形对速度容忍性较差,高速目标回波匹配滤波能量损失较大．因此,有必要研究适用于高速目标背景下的多输入多输出雷达波形． 文中提出了一种基于正交频分复用线性调频信号的多输入多输出波形． 该波形不同发射通道分时复用一组不同频段的线性调频信号,从而得到带宽相同的可分离多路多输入多输出雷达波形． 仿真结果表明,文中设计的多输入多输出雷达波形能有效降低高速目标回波匹配滤波的能量损失,适用于高速目标背景．     

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.     

MIMO衰落信道的多用户分集性能分析

利用秩统计量和随机矩阵的理论分析了单天线和多天线下的多用户分集增益的性能.结论是多输入多输出( MIMO)系统下的多用户分集随天线数的增加而减少. 另外,通过实例说明了在设计多用户M IM O系统收发机的结构时,除了多天线的空间复用增益是要考虑的因素之外,多用户分集增益也是应该考虑的因素.     

MIMO系统中改进的粒子滤波解调算法

粒子滤波算法(PF)中,序列重要性采样引起采样点贫化,进一步经过重采样后造成分集度损失．由于调制星座上信号点的有限离散性,当PF应用于多输入多输出(MIMO)系统解调时,分集度损失将引起解调性能下降．因此,提出首先采用噪声增强的方法来增加重要性采样得到的不同粒子数,从而减缓采样点贫化．然后引入部分确定性重分配结构(PDR)取代重采样过程,以提高具有小重要性权值的粒子被保存的概率,降低分集度损失．分析和仿真结果表明,提出的噪声增强和PDR方法能够显著改善MIMO系统的比特错误性能．     

基于互信息理论的MIMO天波超视距雷达波形优化方法

多输入多输出（MIMO）天波超视距雷达（OTHR）技术在雷达发射端发射低增益宽波束,在接收端进行波束形成得到高增益的窄波束,可以满足多层电离层探测和杂波抑制的需求。该文将两层电离层结构应用到MIMO-OTHR中,并针对OTHR杂噪比（CNR）比较高的特点,提出一种互信息理论方法对发射波形进行自适应优化。仿真结果表明该方法明显提升了目标距离分辨率和检测概率,说明在MIMO-OTHR中,经过合理的波形优化,可以利用多径回波改善雷达系统性能。     

基于MIMO的信息隐藏算法容量分析

针对基于SISO信道的信息隐藏系统模型的信道容量有限,不利于扩展信息隐藏容量的问题,提出了基于MIMO的信息隐藏系统容量模型,通过容量分析可以得出该系统信息隐藏容量可以突破现有文献中给出的容量限。通过该研究,为信息隐藏容量研究提供新的思路,为信息隐藏新算法的设计提供理论参考。     

基于MIMO技术的相控阵雷达及目标检测方法

针对传统的相控阵雷达存在的高硬件复杂度问题,提出了一种基于多输入多输出(MIMO)技术的相控阵雷达系统(MIMO-LPC).首先建立了MIMO-LPC雷达的信号模型,对MIMO-LPC系统特性进行了分析,在此基础上给出了MIMO-LPC回波相位补偿以及目标检测方法.利用仿真数据对所提出系统和目标检测方法的有效性进行了测试.测试结果表明,采用恒虚警目标检测方法,MIMO-LPC的检测概率与相控阵雷达的检测概率基本相同,从而证实了所提出系统和检测方法的有效性.该系统为减少大型远程相控阵雷达的经济成本提供了一种方法     

杂波环境下MIMO雷达对起伏目标的检测性能分析

MIMO雷达采用了空间分集与信号分集技术，与传统相控阵体制雷达相比，可望获得更高的目标检测性能．针对杂波与噪声同时存在的实际背景，建立了MIMO雷达检测模型，导出了检测性能的理论公式，并与传统相控阵雷达进行了仿真比较分析．理论与仿真结果表明，当信噪比大于等于10dB时，MIMO雷达的检测性能要明显优于相控阵雷达．     

基于Unitary ESPRIT的双基地MIMO雷达目标定位算法

针对双基地MIMO雷达目标定位问题,提出一种基于Unitary ESPRIT的双基地MIMO雷达目标定位算法.该算法利用MIMO雷达发射阵列和接收阵列的相位延迟特性对接收数据矩阵进行重构,使协方差矩阵为Centro-Hermitian矩阵,然后通过酉变换将协方差矩阵从复数域变换为实数域,最后利用Unitary ESPRIT算法实现目标的DOD和DOA估计,且DOD和DOA自动配对.与传统的ESPRIT算法相比,该方法有效地增加接收数据信息,提高了目标角度估计性能,且所有的特征值分解及矩阵计算均在实数域进行,大大降低了运算复杂度.仿真结果验证了该算法的有效性.     

Wideband MIMO Radar Waveform Optimization Based on Range Profile

Aiming at the signal bandwidth design problem for multi-target imaging task, a kind of multiple input multiple output (MIMO) radar waveform design method is proposed. At first, the closed-loop feedback between the range profile and the signal bandwidth, which can design the minimum bandwidth of a transmitting signal that can distinguish each scatterer of the target in range direction, is established. Then, considering the request of beam pattern and the bandwidth limitation, a waveform optimization model is established and solved. Therefore, the multi-target observation and the dynamic adjustment of the signal bandwidth are accomplished. In the end, the simulation results prove the performance of the algorithm in a low SNR circumstance.     

基于统一信道分解的自适应MIMO技术研究

由于空间相关特性的影响,限制了多入多出(MIMO)通信系统的应用.参考统一信道分解(UCD)的信道参数反馈方法,提出了一种自适应MIMO系统.这种系统能适用于各种空间相特性.通过仿真验证了基于UCD的MIMO系统在各种空间相关特性下的性能,并讨论了反馈误差对系统性能的影响.     

基于视觉注意机制的复杂背景下红外小目标检测

针对视觉注意机制Itti模型对复杂背景下红外小目标检测易受到图像背景杂波影响,检测结果不理想的情况,对传统算法加以改进,在Itti模型中引入背景预测算子。对图像背景进行预测,与原图像进行差减,以达到突出目标区域的目的,消除背景区域对目标显著性的影响。再提取滤除背景后的图像视觉差异,找出图像的显著性区域,实现对红外小目标的检测。将改进后的模型应用于复杂背景下红外小目标检测中,实验结果表明,相对于传统的Itti模型的检测算法,新提出的算法具有更高的检测率。     

基于统一信道分解的自适应MIMO技术研究

由于空间相关特性的影响，限制了多人多出（MIMO）通信系统的应用．参考统一信道分解（UCD）的信道参数反馈方法，提出了一种自适应MIMO系统．这种系统能适用于各种空间相特性、通过仿真验证了基于UCD的MIMO系统在各种空间相关特性下的性能，并讨论了反馈误差对系统性能的影响．     

基于背景抑制与特征融合的红外微小目标检测

为了解决多特征融合微小目标检测算法复杂、受到假设限制等问题,提出了一种背景抑制与特征融合相结合的海天背景红外微小目标单帧检测算法,算法采用高通滤波抑制背景,利用灰度变换强化目标特征,特征融合时不涉及像素行均值问题,克服了海天线水平的假设;采用计算量小的局部灰度最大值、局部对比度均值反差两个特征进行加权信息融合,形成特征图,检测出微小目标.实验结果表明,该算法不论在实时性、实用性还是有效性方面都取得了满意效果.