基于最小二乘法的MIMO雷达发射信号设计

针对MIMO雷达最小旁瓣方向图设计法在主瓣范围内有时会出现较大的波动,提出主瓣单调约束方向图设计法。在利用方向图设计法求得协方差矩阵的基础上,基于把发射波形看作伪随机信号的思想,提出了一种利用最小二乘法由协方差矩阵反推具体发射信号序列及其权值的算法。仿真结果表明,主瓣单调约束方向图设计法能有效抑制主瓣波动,有利于目标的探测;发射信号序列的方向图与由协方差矩阵得到的方向图相符,验证了该算法有效。     

MIMO系统中优化比特功率分配方法的频谱效率分析

在假设只有接收端知道信道状态信息(CSI)的情况下,为了满足固定的目标链路质量,提出了一种在多输入多输出(MIMO)系统中应用的基于V-BLAST检测算法的简单优化比特功率分配方法.由于不同的检测顺序会导致不同的等效信道增益,因此分别采用了前向排序法,反向排序法和最优排序法这3种方法进行仿真研究.当设定目标误符号率(SER)为10^-5,并采用M维的QAM调制方式时,对该方法采用3种排序法进行仿真的结果表明:在发射功率限制较低时,基于反向排序法的频谱效率性能优于前向排序法,但是不如基于特征值分解(SVD)的方法;当发射功率限制高到一定程度时,结论恰好相反.     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。     

MIMO-SAR成像技术发展与展望

作为一种新兴的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像体制,近年来提出的多输入多输出SAR(multiple input multiple output SAR, MIMO-SAR)通过波形分集、空间分集等,可以得到远多于实际天线数量的自由度,为突破常规SAR体制局限,实现高分辨率宽测绘带(high resolution wide swath, HRWS)成像、慢速运动目标检测、同时多模式工作等应用提供了有效的技术途径。本文概括了MIMO-SAR的国内外研究现状,剖析了MIMO-SAR的概念内涵、技术特点及关键技术,着重对其波形设计技术进行了探讨。最后,结合系统发展和实际应用,对其发展趋势进行了展望。     

MIMO通信系统4种预编码码书误码性能的比较

从4种预编码码书的构造比较了它们的波束成形存储量和计算复杂度，在有限反馈自适应4发2收MIMO系统中仿真，比较了它们的误码率，结果显示：SNR=IOdB时，TI码本的误码性能较好。grassmanian码书的性能变差．     

LTE与WiMAX技术发展前景讨论

在无线网络通信大发展的今天,LTE和WiMAX无疑都是未来无线通信技术发展的大趋势.而这两种技术又都有许多类似的技术特性和应用效果,那么在未来的无线通信发展过程中,究竟哪一种技术会占得先机,获得更多的支持和应用呢,我们就此进行简单的讨论.     

双基地MIMO雷达参数辨识性分析

与传统的相控阵雷达不同，多输入多输出(multiple input multiple output， MIMO)雷达可以发射彼此正交的信号来形成独立信道，通过将各信道内的目标雷达反射截面积(radar cross section, RCS)进行平均可以有效抑制目标衰落，进而提高其参数辨识性能。根据给出的双基地MIMO雷达系统模型，对系统最多可分辨和定位目标的数目进行分析，并给出理论证明。分析表明，利用目标反射系数的非相关特性，双基地MIMO雷达最多可有效分辨和定位收发阵元数的乘积减1个目标。仿真实验证明了结论的正确性。     

基于训练序列的MIMO信道估计算法研究

针对MIMO系统，基于训练序列的信道估计方法，详细推导出ML、LS和LMMSE方法的估计值，并进行了性能比较。在一定条件下，信道系数矩阵的ML、LS估计值具有相同的表达形式。计算机仿真表明，LMMSE方法和ML、LS方法的估计效果基本一致。在高信噪比、有限训练符号数、较少发射天线数的条件下，可以精确地估计出信道系数。     

基于空时矩阵的双基地MIMO雷达目标参数估计

建立了双基地多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达信号模型,提出了一种目标发射角、接收角及多普勒频率联合估计方法。通过对接收数据协方差矩阵进行特征值分解估计目标个数,根据目标数构造空时矩阵,对所构造矩阵进行特征值分解,即可得到雷达目标多个参数的闭式解。该方法针对不同目标数的情况进行了讨论,所构造空时矩阵的维数较小,并且避免了多维非线性的谱峰搜索,还可实现自动配对,算法复杂度较低。仿真结果证明了所提算法的有效性。