MIMO雷达发展现状与趋势

MIMO雷达是近年引入雷达领域的一种性能改善的新体制雷达.在对MIMO雷达的发展现状进行研究后,介绍了其工作原理及相关分类.提出了将MIMO技术与现有雷达系统相结合的应用路线.它能够有效解决现有雷达系统中的一些固有难题.最后根据MI-MO雷达的发展趋势,提出了今后MIMO雷达应用方向.     

基于MMSE的近似最优Lattice Reduction辅助线性并行检测算法

现有基于Lattice Reduction (LR)技术的多输入多输出(MIMO)系统检测算法,虽然可以有效地提高MIMO系统的误比特率(BER)性能,但其检测性能与最优的最大似然(ML)算法相比仍然存在差距.针对这一问题,提出了一种新的基于信道分组的线性Lattice Reduction辅助检测算法.该算法首先将信道分为两组,对通过条件最差子信道的信号采用最优的ML算法检测,然后将其从接收到的信号中消除,再采用Lattice Reduction技术对第2组信道进行优化,最终并行地对剩余信号进行检测.仿真结果表明:在16QAM(Quadrature Amplitude Modulation)和64QAM调制下,对于4×4的MIMO系统,该算法的误比特率性能达到了最优;对于6×6的MIMO系统,该算法相比最优的ML算法其检测性能相差不到0.5 dB.     

基于多载频MIMO雷达的Radon-Fourier变换盲速旁瓣抑制

 长时间相干积累方法Radon-Fourier变换(RFT)中盲速旁瓣(BSSL)现象会导致雷达虚警增加、目标检测性能降低。针对BSSL问题,给出了一种基于多输入多输出(MIMO)雷达多载频设计的BSSL抑制方法。首先根据载频与BSSL分布的关系,详细推导了BSSL不交叠的约束条件;然后基于该约束条件给出了具体的载频设计公式。利用设计的载频可得到具有不交叠BSSL的两个RFT输出,通过联合处理这两个RFT输出,可实现BSSL抑制。给出了BSSL抑制性能的评价方法。理论分析和数值实验结果表明,本文算法能够在不降低RFT相干积累性能的同时,有效实现BSSL抑制。     

一种用于高分辨扇扫成像的MIMO阵列

为了提高扇扫成像系统的方位分辨率,设计了一种具有高方位分辨率的多输入多输出(MIMO)阵列。首先,建立了同时适用于窄带和宽带信号的MIMO阵列与虚拟阵列之间的等效模型。在分析匹配滤波输出成分的基础上,证明了当发射信号具有良好相关特性时,MIMO阵列的匹配滤波输出可等效为单输入多输出(SIMO)阵列上经过脉冲压缩后的回波。接着,根据这一等效关系,获得了与MIMO阵列等效的虚拟阵列中虚拟发射阵元与虚拟接收阵元坐标解析解。最后,在约束阵列物理尺寸为固定值的前提下,利用该解析解设计出一种由2个发射阵元和一条接收均匀线阵列(ULA)组成的MIMO阵列。理论推导和仿真结果表明:所设计的MIMO阵列可以在恒定的物理尺寸和虚拟阵列为均匀直线阵的前提下,获得优于其他MIMO阵列和SIMO阵列的方位分辨率。     

一种单基地MIMO雷达多目标DOA估计算法研究

基于有特殊阵列配置的单基地多输入多输出（MIMO）雷达,提出了一种用于多目标波迭方向（DOA）估计的虚拟阵列Toeplitz重构（VATR）算法。利用MIMO雷达发射信号的正交特性将阵列有效阵元数和孔径同时扩展,可估计更多的目标。研究表明：与发射分集平滑（TDS）和虚拟子阵平滑（VSS）算法相比,VATR算法有更强的阵元节省能力和更好的统计估计性能。仿真结果证明了VATR算法理论的正确性和有效性。     

MIMO雷达DOD和DOA联合估计算法: RTR-ESPRIT

 针对双基地多输入多输出(MIMO)雷达多目标波离角(DOD)和波达角(DOA)的联合估计问题,提出一种接收-发射-接收(RTR)-ESPRIT算法。该算法首先利用一维接收ESPRIT(R-ESPRIT)预估计目标DOA,随后分别利用一维发射ESPRIT(T-ESPRIT)和一维接收ESPRIT得到目标的高精度DOD和DOA估计,在每两次ESPRIT算法之间分别构造正交投影算子对接收信号进行接收波束形成和发射波束形成。与传统ESPRIT算法相比,该算法大大降低了数据协方差矩阵维数和计算复杂度,无需额外的配对算法,且理论证明了该方法还可以用于相干目标和单快拍情况下DOD和DOA的联合估计。仿真结果表明了该算法的正确性及良好的估计性能。     

基于四线性分解的双基地MIMO雷达的角度和多普勒频率联合估计

研究双基地多输入多输出(Multiple-input Multiple-output, MIMO)雷达中的角度和多普勒频率联合估计问题,提出了一种基于四线性分解(Quadrilinear Decomposition)的离开角(Direction of Departure, DOD)、波达角(Direction of Arrival, DOA)和多普勒频率的联合估计算法。通过对接收端匹配滤波器的输出进行延迟操作,得到符合四线性模型的数据,根据四线性交替最小二乘(Quadrilinear Alternating Least Squares, QALS)进行迭代,得到方向矩阵和多普勒频率矩阵的估计,进而得到角度和频率的估计。该算法无需谱峰搜索,无需知道反射系数,可实现角度和频率的自动配对,且能用于非均匀阵,该算法的角度估计性能优于多维ESPRIT方法和三线性交替最小二乘(Trilinear Alternating Least Squares, TALS)方法。论文分析了所提算法复杂度,并推导了克拉美-罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。仿真结果验证了该算法的有效性。     

异步双卫星MIMO系统中的空时编码方案

双卫星多输入多输出（MIMO,Multiple-Input Multiple-Output）系统中不同路径间传播时延的差异会造成接收信号不同步。针对该系统中接收信号不同步问题,提出一种时间反转全码率全分集空时编码方案。该方案中对发送的符号序列进行空时编码后,利用交织改变符号向量发送的时间顺序并对发送数据进行分组。将其中一组数据进行时间反转并插入保护间隔,使接收机在信号不同步的情况下仍然能够获得全码率和全分集增益,同时保留低复杂度最优译码算法的适用性。仿真结果表明,与传统方案相比,提出的空时编码方案能够获得最优的性能。另外,系统采用高阶调制方式或信道条件较差时,该方案的性能增益更大。     

基于逆系统方法的多输入多输出非高斯驱动信号生成

多输入多输出(MIMO)振动环境试验是振动试验的新方法,该方法比传统的单输入单输出(SISO)方法更真实地模拟了结构在实际工作下的振动环境。传统随机振动试验的频域方法所模拟的是平稳高斯信号,但是实际振动环境往往是超高斯的,且超高斯激励和高斯激励对结构的损害差异很大,因此对MIMO超高斯振动环境试验的研究十分重要。驱动信号的产生是振动环境试验的关键。提出一种基于逆系统的MIMO超高斯驱动信号生成方法。首先,根据给定的响应参考功率谱密度(PSD)和参考峭度值采用相位调节法生成参考响应超高斯伪随机信号;其次,利用逆系统方法生成超高斯伪随机驱动信号;最后,对伪随机驱动信号进行时域随机化处理得到超高斯真随机驱动信号。对一根两输入两输出的悬臂梁模型进行了仿真验证,结果表明,采用本文方法所得到的驱动信号加载在梁上后,其输出响应谱与给定参考谱之间的误差完全满足工程中常用的±3 dB的要求,而且峭度也与给定的参考值十分接近,证实了所提方法的有效性。     

聚焦变换在MIMO阵列方位估计中的应用

MIMO阵列是近年来信号处理领域提出的一种新体制阵列技术,可有效避免常规阵列中的相干源问题。为解决多载波造成的方位模糊,提出了一种基于聚焦变换的MIMO阵列目标方位估计方法。该方法将MIMO阵列接收信号分解为多个频率分量的信号,并通过聚焦算法将多个频率信号聚焦到同一信号子空间,然后对聚焦后的信号进行方位估计。仿真结果表明:与直接对MIMO阵列接收信号进行方位估计相比,该方法利用了MIMO阵列的回波不相干性和宽带信号能量,具有更好的分辨能力和更高的方位估计精度。