集中式多输入多输出雷达多功能波形优化设计

针对集中式多输入多输出(MIMO)雷达波形设计中多个设计目标同时优化的问题,基于交替投影的思想,该文提出一种以任意维迭代谱逼近算法(ADISAA)为基础的波形设计框架,通过可调的权重来协调发射方向图匹配、良好的相关特性和频谱凹口等多种功能的波形设计目标,最终实现恒模波形设计。仿真结果表明,相对于已有的算法,在发射方向图匹配的基础上,该算法改善了发射波形在指定区间的相关特性,同时通过频谱凹口的设计避开了受到色噪声和有源干扰污染的频段,算法的计算复杂度更低。     

多输入多输出雷达发射阵列误差联合校正方法

针对多输入多输出雷达发射阵列提出了一种同时校正阵元位置误差、幅相误差和阵元互耦的新方法.该方法首先通过多次旋转天线阵列进行采样,获得来自多个方位的实验数据,然后对数据的协方差矩阵进行特征分解,得到实际阵列流型的估计值并构造代价函数,最后通过迭代算法估计所有的误差参数,并对误差进行校正.计算机仿真及实际天线阵列的校正实验均验证了该方法的有效性.     

超宽带多输入多输出雷达

使用超宽带（UWB）信号可以使雷达设计者解决雷达目标观测工作中的大多数重要问题。由于时间分辨率高,并且在大带宽范围内散射中心的频率相关性,因此使用超宽带可以获得更多的信息。雷达信号带宽的增加能够提供更为精确的距离测量,提高目标识别和跟踪能力,提高抗无源干扰能力和抗窄带电磁信号干扰的能力,因此提高了雷达的性能表现。目前,在通信领域,多输人多输出（MIMO）天线系统技术已经取得了诸多进展。这些分集式系统在显著提高通信系统性能方面已经显示出具有很大的潜力。     

基于矩阵特征值分解的MIMO天线选择算法

天线子集选择技术是一种有效的低代价且能够获得MIMO好处的技术.文中提出了一种基于矩阵特征值分解的天线选择算法以最大化信道容量,它将大的搜索空间分成若干小区间,在较小的搜索空间中采用穷举法.分析了所提算法及相关算法的计算复杂度.仿真实验表明,该算法能够获得接近穷举法的中断容量性能而且具有较低的计算复杂度.     

基于张量分解的双基地MIMO 雷达目标数估计

针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标数估计问题,提出一种基于三阶张量分解的目标数估计算法。该算法首先将匹配滤波输出转化为三阶张量;然后,从张量的三个维度分别计算特征值,并通过迭代方法估计全局特征值;最后,利用全局特征值估计目标数。与传统基于矩阵分解算法相比,该算法充分利用了回波数据的多维结构特征,可有效改善特征值的估计精度,从而提高目标数的正确估计概率。仿真结果证明了所提算法的有效性和优越性。     

多输入多输出雷达低旁瓣发射方向图优化算法

提出了一种基于波束域加权的低旁瓣方向图设计方法。综合考虑方向图匹配性能和发射阵元等功率作为约束条件,建立低旁瓣发射方向图优化模型,采用半正定松弛技术将优化模型转化为凸优化问题;对波束加权矩阵施加对偶约束,使得接收信号满足旋转不变性;利用高斯随机化方法对波束加权矩阵进行求解,得到原优化问题的最优解。仿真结果表明,算法能够保持期望主瓣形状并有效降低方向图旁瓣,提高到达角(DOA)的估计精确度和角度分辨力。     

同信道干扰下相关多输入多输出信道容量分析

在Rayleigh衰落环境下,研究了具有同信道干扰的多输入多输出(MIMO)信道容量问题,分析了通信用户发送端带有空间相关性的情况。假设接收端完美地知道信道状态信息而发送端不知道,基于矩阵变量分布理论,推导出MIMO信道互信息之矩生成函数的精确闭式表达式。利用该表达式进一步推导出MIMO遍历信道容量的精确表达式。用数值结果验证了分析结果的正确性,并给出各种参数对遍历信道容量的影响。     

多路输入多路输出雷达：性能问题

多路输入多路输出技术的应用为多基地雷达提供了很多优点，包括改进的分辨率和灵敏度。取决于雷达的操作方式、阵面设计以及环境，这些优点可能或者不可能显著地表现出来。在本文中论述了一个地面动目标指示（GMTI）雷达探测的简单分析模型，并将预测情况与模拟情况进行了比较。对传统的单一输入多路输出（SIMO）和MIMOGMTI雷达在最小探测速度、区域搜索率和阵面副瓣方面进行了比较。确定了MIMO雷达的最佳波形互相关矩阵，提出了不同的性能标准。最后，改进了MIMO阵面的均衡采样虚拟孔径的范围。     

基于D-optimality准则的多输入多输出雷达阵列设计

为了最小化参数估计的均方误差,提出了基于D-optimality准则(DOBC)的多输入多输出雷达天线几何设计方法。严格推导了天线几何在DOBC准则下需要满足的约束条件;进行了敏感性分析,DOBC准则下的天线几何只与目标方位角之差有关,而与具体的方位角值无关;并推导了远场条件下参数估计的克拉美罗界(CRLB),DOBC准则可以看成一种修正的CRLB,其为最大似然估计算法提供了更严格的下界约束。仿真结果表明,与最小冗余阵列、均匀阵列相比,DOBC准则下的天线几何具有更优越的参数估计性能,且其不受阵列孔径的约束,可以通过扩大孔径,进一步提高分辨力。但随着孔径的提高,方向图的伪峰值会升高,在低信噪比条件下,会造成很大的参数估计误差,因此需要根据实际应用需求,选择合适的孔径大小。     

基于几乎差集的多输入多输出雷达阵列稀疏优化方法

针对基于循环差集(Cyclic Difference Sets,CDS)的多输入多输出(Multiple-input Multiple-output,MIMO)雷达阵列稀疏方法由于现有CDS构造条件苛刻、集合数量有限而造成阵列配置数量较少的不足,提出了基于几乎差集(Almost Difference Sets,ADS)的MIMO雷达阵列稀疏优化方法.该方法可解析地确定发射、接收阵元位置,并先验预估虚拟阵列的方向图旁瓣上界.基于ADS的MIMO阵列在旁瓣性能上与基于CDS的阵列相近且优于随机阵列;ADS具有构造简单、阵列配置丰富的优势,有利于该方法的工程应用.仿真验证了所提方法的有效性.     

分布式MIMO雷达的目标定位

针对多输入多输出雷达系统，研究了目标定位问题，并提出基于双基测距的分布式多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达的目标定位算法。首先，通过引入多余参数和这些参数与未知目标定位的关系，将目标定位问题转化为约束二次规划(Quadratically Constrained Quadratic Programming, QCQP)问题，然后，考虑到QCQP问题是非凸和NP-Hard，再将每个非凸约束近似为线性约束，最终QCQP问题就转化为线性约束二次规划(Linearly Constrained Quadratic Programming, LCQP)问题。最后，利用迭代约束权重最小二乘(Iterative Constrained Weighted Least Square, ICWLS)算法求解LCQP问题。实验数据表明，提出的ICWLS算法能够收敛于一个最优值。     

MIMO天波雷达波形综合分析与改进

针对天波雷达应用背景及实际需求,详细分析了多输入-多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)天波雷达波形设计问题,对典型MIMO天波雷达波形的优缺点和适用探测任务进行了综合比较,并得出了部分波形之间的关系。为改善已有波形在多普勒容限、速度模糊和频率限制,提出了一种慢时间随机相位编码波形。相关结论和改进措施为MIMO天波超视距雷达信号理论研究、工程实现提供了参考。     

基于完全互补码的MIMO雷达

多输入输出雷达,利用多个天线发射和接收可分离信号.通过对发射波形的设计,可以明显地改善雷达的性能.Walsh编码与伪随机编码构造方法简单,但具有较高的互相关和自相关旁瓣.完全互补码具有良好的相关特性,其距离旁瓣为零,可用于对静止目标成像.     

Robust angle estimation method for noncircular targets in MIMO radar with mutual coupling

A robust angle estimation method for noncircular targets based on unitary tensor decomposition with mutual coupling in multiple-input multiple-output (MIMO) radar was proposed.Firstly,utilizing the banded symmetric Toeplitz structure of the mutual coupling matrix to eliminate the influence of unknown mutual coupling in tensor field.Then a special augmented tensor was constructed to capture the no circularity and its inherent tensor multidimensional structure of noncircular signals.And taking advantage of the centro-Hermitian characteristic of the augmented tensor to transform the sub-tensor into real-values tensor by the unitary transformation.Finally,the signal subspace estimation based on tensor was obtained by taking advantage of the higher-order singular value decomposition (HOSVD) technology,and then the direction-of-departure (DoD) and direction-of-arrival (DoA) estimation was obtained by utilizing the real-values subspace technology.Due to the consideration of both the noncircularity and multidimensional structure,the proposed algorithm has better recognition performance than the existing angle estimation methods.At the same time,the proposed algorithm only requires real-valued operations and has lower computational complexity.Simulation experiments verify the effectiveness and superiority of the proposed algorithm.     

MIMO雷达信号模型

介绍了为改善雷达性能的一种新概念雷达模型,即多输入多输出(MIMO)雷达,他利用了目标雷达截面积(RCS)在方位上的闪烁。描述了多功能数字阵列雷达如何在常规和MIMO模式下工作的情况。用数字阵列实现强聚焦发射波束(如用于跟踪)和宽的发射照射波束(如用于搜索)。最后试验验证了全景MIMO阵列的优势性能,并给出了MIMO雷达的发展前景。     

分布式MIMO雷达目标散射模型研究

针对当前分布式多输入多输出(MIMO)雷达目标散射模型的不足,提出了一种三维特体目标模型;在考虑点散射体电磁散射的方向性、遮蔽及收发天线方位角、俯仰角等因素的条件下,推导了目标静态雷达截面积(RCS)的计算公式和MIMO雷达信道的相关函数;同时,仿真分析了目标动态RCS的统计模型及其与收发天线双基地角的关系,以及MIMO雷达信道空间去相关的条件。仿真分析结果与RCS的经典统计模型、双基地RCS的经验结论以及单基地雷达回波信号去相关角度的经验值是吻合的,证实了模型的科学性和合理性。研究结果对分布式MIMO雷达的检测、跟踪和系统配置等研究具有参考价值。     

基于幺模矩阵的MIMO雷达正交编码信号设计

针对MIMO雷达发射正交波形的要求,提出一种基于幺模矩阵的MIMO雷达信号设计的方法,该方法采用循环迭代算法,设计产生一组幺模的正交相位编码信号,通过仿真实验表明,由此算法设计信号波形具有较低的相关峰值旁瓣电平(PSL)和归一化的互相关峰值(CP)、支持更长的发射信号码长及良好的多普勒分辨率。且此算法具有收敛速度快、性能稳定、运算量低的特点。     

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。     

一种对MIMO雷达侦察识别的新方法

多输入多输出（MIMO）雷达作为一种新体制雷达,能够利用分集技术来改善雷达的性能。介绍了MIMO雷达的特点和常规的雷达信号分选方法,分析了它们对MIMO雷达信号进行分选的适用性,提出了一种采用奇异值分解和盲信号处理的方法对MIMO雷达进行侦察识别,通过仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于嵌套张量模型的MIMO中继系统组合接收算法

目前在单向双跳多输入多输出(MIMO)中继系统中,基于嵌套张量模型的接收算法主要采用单步交替最小二乘(ALS)和KRF(Khatri-Rao Factorization)算法.在时变信道且实时性要求较高场景下,计算复杂度高是制约其应用的主要因素.为此,在对单向双跳MIMO中继系统建模基础上,提出了基于嵌套张量模型的双步组合接收算法.该算法通过对接收的数据张量进行重建,将符号估计和信道估计分离,充分利用ALS和KRF的算法优势,有效降低了计算复杂度.同时,对算法的可辨识性进行了分析.仿真结果表明,该算法保持了与传统嵌套PARAFAC的最小二乘(Nested PARAFAC ALS)算法的相同估计性能,在源天线个数变化时,计算复杂度降低了80%以上;在中继天线个数变化时,计算复杂度降低了50%以上.