微波仿真论坛_MIMO雷达信号模型

MIMO雷达波形设计、应用及分布式相参发射研究MIMO雷达波形设计、应用及分布式相参发射研究近年来，随着雷达技术的不断发展和进步，利用多输入多输出（MIMO）技术的雷达系统也日益受到关注。

MIMO雷达系统通过在发射端和接收端引入多个天线，能够在保持较低的发射功率的情况下，实现波束形成、目标分辨、高性能抗干扰等功能。

本文将重点探讨MIMO雷达波形设计、应用及分布式相参发射的研究进展。

首先，MIMO雷达的波形设计是实现其高性能的关键。

传统雷达系统通常采用线性调频（LFM）波形，但对于MIMO雷达而言，LFM波形的应用存在诸多问题。

因此，研究人员提出了一系列新的波形设计方法。

例如，基于信号处理的角度多普勒聚焦（ADOF）波形设计方法，通过在角度和多普勒域内对雷达信号进行对称加权，实现目标分辨率的提高。

此外，压缩感知理论在波形设计中也得到了广泛的应用，通过优化远场目标的波形特性，实现目标位置的精确估计。

其次，MIMO雷达系统在各个领域都有着广泛的应用。

在军事领域，MIMO雷达通过数字波束形成技术，可以实现多个目标同时跟踪和定位，提高侦察和打击的效率。

在民用领域，MIMO雷达在航空领域的应用非常广泛。

例如，MIMO雷达可以在飞机起飞和降落过程中，实时监测飞机周围的航空器和地面情况，提高飞行安全性。

此外，在无人驾驶领域，MIMO雷达也扮演着重要的角色，能够提供高分辨率的环境感知能力，进一步提高无人驾驶车辆的自动驾驶能力。

最后，分布式相参发射是MIMO雷达系统中的一项重要研究内容。

MIMO雷达中的多个发射信号之间存在相位差，会导致频谱间泄漏等问题。

因此，如何实现多个天线之间的相位同步，成为MIMO雷达系统的研究重点之一。

分布式相参发射技术通过引入参考天线和相位同步算法，实现多个发射天线之间的相位同步，从而提高MIMO雷达系统的性能。

综上所述，MIMO雷达波形设计、应用及分布式相参发射是当今雷达技术研究的热点。

MIMO雷达研究背景多输人多输出系统(MIMO，Multiple input multipleoutput)原本是控制系统中的一个概念，表示一个系统有多个输入和多个输出．如果将移动通信系统的传输信道看成一个系统，则发射信号可看成移动信道(系统)的输入信号，而接收信号可看成移动信道的输出信号．从上个世纪90年代中期以来，Bel实验室等先后提出在无线通信系统中的基站和移动端均用多天线的方案，即对移动信道这样一个系统而言，有多个信号输入和多个信号输出(MIMO系统) ．由于MIMO通信系统可获得空间分集增益，能显著地提高移动通信系统在衰落信道条件下的信道容量，特别对大的角度扩展信道(极端情况是2π)，其性能改善犹为明显，理论分析表明，信道容量与收发两端天线阵元数有直接关系。

雷达目标在不同的散射方向提供了丰富的散射信号，考虑地物等环境对目标不同部分散射信号的反射。

雷达接收的信号应是各多径信号的叠加．具有与通信中角度扩展相似的特性，因此，相距一定间隔的两个接收天线接收的信号可以是相互独立的．另外，雷达目标具有明显的闪烁特性，理论和实验均表明，雷达目标在姿态和方向上的微小变化，都将导致雷达回波(即RCS，雷达截面积)的严重起伏，可达10—25dB．这种回波信号的起伏十分类似于移动信道的信号衰落，将严重影响常规雷达的探测性能．可见，雷达回波信号具有某些与移动通信信道相似的特性，将已在移动通信中得到深入研究的MIMO概念，引伸应用于解决雷达信号接收和目标探测问题．应是一种可行的尝试。

MIMO( Multiple-Input-Multiple-Out-put) 技术能使雷达系统通过独特的时间--能量管理技术实现多个独立宽波束同时照射，是近年来雷达领域提出的一种全新的雷达体制, 并已引起学者们的广泛关注。

在2003 到2004 年的一些雷达会议上, 如the 37th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, the 38th Asilomar Conference, 以及2004 IEEE Radar Confer ence,学者们正式提出MIMO雷达的概念，并设立专题讨论了相关的理论问题。

MIMO雷达信号模型徐海洲;吴曼青【摘要】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.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2007(030)023【总页数】3页(P28-29,32)【关键词】多输入多输出;数字阵列雷达;雷达截面积;全景【作者】徐海洲;吴曼青【作者单位】合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;华东电子工程研究所,安徽,合肥,230031【正文语种】中文【中图分类】TN95雷达设备技术指标往往受在杂波中检测小目标这一需求所驱动。

相关的技术指标包括动态范围、相位噪声、系统稳定度、隔离度和杂乱噪声。

此外，低截获概率要求也影响着雷达硬件设计[1]。

多输入多输出(MIMO)天线系统有潜力来显著改善多于一个天线系统的通信系统的性能。

与先假定由一个阵列发射或接收的信号之间存在高度相关的波形形成不同，MIMO原理是利用阵列单元的信号之间的独立性。

在常规雷达中，目标闪烁被认为是降低雷达性能的一个多余的参数,而MIMO雷达的新颖性则在于他采用相反的观点，即他利用目标闪烁来改善雷达的性能[2]。

1 MIMO模型分类MIMO模型把注意力集中在目标空间特性的影响上，而不考虑距离和多普勒效应。

这个信号模型把发射阵列、目标和接收阵列的影响分解到接收信号，这样可深入了解MIMO雷达的原理[3]。

MIMO雷达的信号模型可分类为三大组别[4]：(1) 以一个接收阵列和一个天线(或一个发射阵列)建模的常规雷达阵列。

阵列单元以半波长间隔，以便进行波束形成和DF。

(2) 用于DF的MIMO雷达。

发射天线单元采用较宽的间隔，以支持目标的空间分集特征。

基于信息论的认知mimo雷达波形优化设计在现代雷达技术中，MIMO雷达系统已经成为了研究的热点之一。

MIMO雷达系统利用多个天线阵列，可以提高雷达系统的性能，包括距离分辨率、角度分辨率、目标探测概率等。

然而，MIMO雷达系统的波形设计是一个挑战性问题，需要考虑多个因素，如波形带宽、峰值功率、波形时长等。

近年来，基于信息论的方法已经成为了MIMO 雷达波形设计的一种有效手段，可以优化系统的性能，并提高雷达的探测效率。

本文将介绍基于信息论的认知MIMO雷达波形优化设计的研究进展。

一、MIMO雷达系统的基本原理MIMO雷达系统是一种利用多个天线阵列的雷达系统，可以同时发射多个波形，接收多个目标的回波信号，从而提高雷达系统的性能。

MIMO雷达系统的基本原理是利用多个天线阵列，将多个波形同时发射到目标区域，接收目标的回波信号，然后通过信号处理算法，分离出不同目标的信号，从而实现目标的探测和跟踪。

MIMO雷达系统的主要优点包括：1. 提高距离分辨率：MIMO雷达系统可以通过多个天线阵列接收目标的回波信号，从而提高雷达系统的距离分辨率。

2. 提高角度分辨率：MIMO雷达系统可以通过多个天线阵列接收目标的回波信号，从而提高雷达系统的角度分辨率。

3. 提高目标探测概率：MIMO雷达系统可以同时发射多个波形，接收多个目标的回波信号，从而提高雷达系统的目标探测概率。

二、MIMO雷达波形设计的挑战性问题MIMO雷达波形设计是一个挑战性问题，需要考虑多个因素，如波形带宽、峰值功率、波形时长等。

传统的MIMO雷达波形设计方法主要基于经验和试错，需要进行大量的实验和优化，效率较低。

此外，传统的MIMO雷达波形设计方法无法考虑到系统的性能极限和优化目标，容易陷入局部最优解，从而影响雷达系统的性能。

三、基于信息论的认知MIMO雷达波形优化设计信息论是研究信息传输和处理的学科，可以用于分析通信系统的性能极限和优化目标。

近年来，基于信息论的方法已经成为了MIMO 雷达波形设计的一种有效手段，可以优化系统的性能，并提高雷达的探测效率。

mimo雷达常用频段近年来，随着雷达技术的快速发展和广泛应用，多输入多输出（MIMO）雷达正逐渐成为研究热点。

MIMO 雷达是一种利用多个发射天线和接收天线进行雷达信号传输与接收的新型雷达系统，它具有高分辨率、高容量等优点。

而常用的频段是指在MIMO雷达系统中常用的频率范围。

本文将从MIMO雷达的基本原理入手，一步一步分析MIMO雷达常用频段的选择及其影响因素。

第一部分：MIMO雷达基本原理MIMO雷达系统利用多个发射天线和接收天线，通过在空间中不同的波束形成方式实现信号的传输和接收。

每个发射天线发送一个相位不同的雷达信号，而接收天线通过接收到的多个信号进行相应的处理，从而实现对目标的高精度测量与探测。

MIMO雷达系统中所使用的频段直接影响了其性能，因此选择适当的频段对于MIMO雷达系统至关重要。

第二部分：MIMO雷达常用频段的选择MIMO雷达系统的频段选择需要考虑多个因素，包括数据传输率、带宽要求、传输距离、系统复杂度等等。

一般来说，常用的频段有以下几种选择：1.X波段：X波段略高于微波频段，工作频率为8-12 GHz，具有较高的穿透力和较好的大气传播性能。

适用于远距离通信和较高数据传输率的应用。

2.Ku波段：Ku波段的工作频率为12-18 GHz，具有一定的抗干扰能力和较好的数据传输性能。

适用于近距离通信、移动通信等应用。

3.Ka波段：Ka波段的工作频率为26.5-40 GHz，具有较高的数据传输速率和较小的信号传播时延。

适用于高速数据传输、高精度测量等应用。

4.W波段：W波段的工作频率为75-110 GHz，具有较大的带宽和较高的数据传输速率。

适用于超高速数据传输和高精度测量等应用。

第三部分：MIMO雷达常用频段的影响因素MIMO雷达系统的频段选择主要受以下几个因素的影响：1.大气传播特性：不同频段的射频信号在大气中的传播特性有所差异，包括传播损耗、折射和衰减等因素。

选择合适的频段可以提高信号传输的稳定性和可靠性。

MIMO雷达波形设计MIMO雷达波形设计雷达技术在军事、航空、气象、地质勘探等领域中起着至关重要的作用。

为了提高雷达系统的性能，科学家们一直致力于不断改进雷达波形设计。

多输入多输出（MIMO）雷达波形设计是一种新兴的方法，可以显著提高雷达系统的性能。

本文将介绍MIMO雷达波形设计的原理、优势以及在不同应用领域的应用。

MIMO雷达波形设计基于多个天线之间相互干涉的原理。

MIMO雷达系统中，发送和接收天线的数量均大于1个。

通过同时使用多个发送和接收天线，MIMO雷达可以利用信道的空间多样性来实现空间波束形成和目标成像。

相较于传统的单输入多输出（SIMO）或单输入单输出（SISO）雷达系统，MIMO 雷达具有更好的性能。

首先，MIMO雷达可以通过编码和调制技术实现频谱效率的提高。

通过将多个发送天线上的波形进行合理编码和调制，MIMO雷达可以在相同带宽条件下传输更多的信息。

这使得雷达系统可以同时实现高精度目标参数估计和高速数据传输。

其次，MIMO雷达波形设计可以提高雷达系统的抗干扰能力。

通过采用适当的波形设计方法，MIMO雷达可以在复杂的信号环境下抑制多径干扰和杂波干扰。

此外，MIMO雷达还可以利用多天线的空间分离性来抑制多用户干扰，提高系统的鲁棒性和安全性。

另外，MIMO雷达波形设计还可以提高雷达系统的分辨率和成像能力。

通过合理选择发送和接收天线的配置，MIMO雷达可以实现高分辨率的目标成像。

同时，MIMO雷达还可以通过波束形成技术实现主动干涉成像，进一步提高目标检测和识别的准确性。

在不同应用领域中，MIMO雷达波形设计具有广泛的应用前景。

在军事领域，MIMO雷达可以通过波束形成和空时自适应处理技术实现目标的高精度定位和跟踪。

在航空领域，MIMO 雷达可以有效应对多径干扰，提高空中目标的检测和跟踪能力。

在气象领域，MIMO雷达可以通过多个天线之间的相互干涉来实现对大气中各种气象参数的高精度估计。

在地质勘探领域，MIMO雷达可以通过波束形成和目标反射分析技术, 探测地下目标的位置和性质。

MIMO无线信道建模分析与仿真实现MIMO无线信道建模分析与仿真实现摘要：近年来，随着无线通信技术的迅猛发展，MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术逐渐成为无线通信领域的热门研究方向之一。

本文通过对MIMO无线信道的建模分析与仿真实现进行研究，探讨了MIMO技术的基本原理、信道模型和系统性能评价等关键问题，为今后在MIMO技术研究领域的进一步深入工作提供了重要的参考。

一、引言随着电子设备的普及和无线通信需求的增加，无线通信技术的研究与应用也日益重要。

MIMO技术作为一种提高无线通信系统传输速率和可靠性的重要技术手段，受到了广泛的关注。

MIMO技术的基本原理是利用多个天线来传输和接收信号，并通过合理的处理和信号分配方式来提高系统的性能。

本文主要通过建模分析和仿真实现来探讨MIMO无线信道的基本特点和系统性能。

二、技术概述1. MIMO技术的原理MIMO技术利用多个发射天线和接收天线，通过多个独立的信道传输数据，从而提高了系统的传输速率和可靠性。

MIMO技术主要包括空时编码和空分复用两种方式。

2. MIMO信道建模MIMO信道建模是对信号在无线信道中传输过程进行描述的数学模型。

常用的MIMO信道模型有瑞利信道模型、高斯信道模型和纯频率选择性信道模型等。

本文主要以瑞利信道模型为例进行分析和仿真。

三、MIMO无线信道的建模分析1. 瑞利信道模型介绍瑞利信道模型是一种广义的无线信道模型，能够较好地描述实际无线信道中的多径效应。

瑞利信道模型的特点是具有时变性、时延离散性和频谱选择性。

2. 瑞利信道模型的数学描述瑞利信道模型可以通过复信道增益矩阵和复高斯白噪声进行描述。

复信道增益矩阵是一个矩阵，每个元素代表了信号在不同天线之间的传输增益；复高斯白噪声模拟了信道中的噪声干扰。

3. MIMO信道容量分析MIMO信道容量是衡量MIMO系统传输速率的重要指标。

通过对瑞利信道模型进行分析，可以得到MIMO信道的容量公式，并测量系统的信道容量。

文章标题：深入探讨mimo雷达正交波形设计及其在matlab中的实现1. 引言在雷达技术领域，mimo（多输入多输出）雷达系统越来越受到关注。

对于mimo雷达系统而言，正交波形的设计是非常重要的，它能够实现波形之间的互相独立，从而提高雷达系统的性能。

本文将深入探讨mimo雷达正交波形设计及其在matlab中的实现。

2. mimo雷达系统概述mimo雷达系统是指在发送端和接收端分别安装多个发射和接收天线，利用发射端和接收端的多个天线进行信息传输和接收。

与传统的单输入单输出（simo）雷达系统相比，mimo雷达系统具有较高的灵活性和性能。

3. 正交波形设计原理正交波形设计是mimo雷达系统中非常重要的一部分，它能够保证不同波形之间的互相独立，从而降低波形之间的互相干扰。

在mimo雷达系统中，正交波形设计包括对每个发射天线的波形进行设计，并且需要满足一定的性能要求，如低互相关性和高自相关性等。

4. 基于matlab的mimo雷达正交波形设计在matlab中，可以使用信号处理工具箱和通信工具箱来进行mimo雷达正交波形设计。

首先需要确定每个发射天线的波形设计参数，然后利用matlab中的工具进行波形设计和仿真。

通过matlab中丰富的函数和工具，可以方便地实现mimo雷达正交波形的设计和性能评估。

5. 深入探讨mimo雷达正交波形设计在mimo雷达系统中，正交波形设计涉及到很多复杂的问题，如波形间互相干扰的抑制、自相关性和互相关性的优化等。

在设计过程中，需要充分考虑到系统的实际应用场景和性能指标，从而选择合适的波形设计方法和算法。

6. 个人观点和理解作为文章写手，我认为mimo雷达正交波形设计是一个非常具有挑战性和前景的研究领域。

通过深入研究和探讨mimo雷达正交波形设计，可以为雷达系统的性能提升和应用拓展提供重要的理论和技术支持。

在matlab中实现mimo雷达正交波形设计，也为研究人员和工程师提供了方便和高效的工具和评台。

一、滤波器的分类二、滤波器的应用三、滤波器的主要指标四、滤波器的设计五、设计举例1 、按其幅度频率特性可分为LPF HPF BPF BEF2 、按处理的信号形式可分为、和等。

3 、按不同的方式有很多种不同的分法, 下面给出一个粗略的分类总图:二、滤波器的应用滤波器的应用十分广泛，归纳起来有以下几个方面：1 、分离或者合成信号、抑制干扰2 、阻抗变换和匹配3 、延迟信号三、滤波器的主要技术指标1 、中心频率f 0 ，即工作频带的中心；2 、带宽△f ，或者相对带宽W= f/ △f 0 ；3 、带内插损，即通带衰减；4 、带外抑制，即阻带衰减；5 、回波损耗，即通带内的回波损耗；6 、带内波动，即通带衰减的波动范围；7 、还有群时延、功率容量、矩形系数等，有些还有互调指标要求。

四、滤波器的设计1 、滤波器设计的两种出发点：（ 1 ）、镜象参数法它以滤波网络的内在特性为根据，特点是: 根据滤波网络的具体电路, 用分析的方法推算出变换器损耗的特性。

然后再将这些具体电路拼凑起来, 使总的衰减特性满足所需要的技术要求。

（ 2 ）、插入损耗法它根据所提出的技术要求入手推求电路。

这种方法的优点是设计准确, 而且设计是已经考虑到外接负载的影响, 无需经过多次试探的手续。

它的缺点是需要用到比较难深的网络理论。

但是只要一当把满足各种要求的母型滤波器设计出来以后, 后来的设计手续变成了简单的查表读图和应用浅近数学方法换算数据, 从实用角度来说比镜象参数法还要简单得多。

所以这种是比较常用的设计方法。

2 、滤波器设计使用的逼近函数最广泛使用的逼近函数有以下三种：最平坦型（Butterworth ）、等波纹型(Chebyshev) 和椭圆函数型。

3 、滤波器的设计步骤（ 1 ）、确定滤波器的类型和实现方式根据技术指标要求，确定滤波器的类型和实现方式，包括低通、高通、带通还是带阻的确定、使用何种逼近函数模型、具体实现形式（选择用微带线、同轴线还是用波导等实现）（ 2 ）确定滤波器的阶数n 根据技术指标要求、逼近函数模型，确定滤波器的阶数。

微波仿真论坛_微波仿真论坛_feko5.4新例⼦（25,27,28,29,30）25 喇叭馈电⼤尺⼨反射镜⽤波导管端⼝激励的圆柱喇叭被⽤于激励⼀个频率为12.5Ghz的抛物⾯反射器。

反射器与喇叭天线分离很远⽽且电尺⼨很⼤（直径为36个波长）。

模型如下图25-1。

这个模型为了阐述某些feko中为了减少⼤尺⼨模型需要的资源⽽提供的技术。

图25-1圆喇叭和抛物线反射器弄清楚如何解决和近似这个问题来减少所需资源是很重要的。

某些技术可以⽤来减少资源的需求如下：●对于⼤尺度模型运⽤快速多层多极⼦（MLFMM）代替矩量法。

运⽤快速多层多极⼦能够减少相当多的内存。

（快速多层多极⼦的求解可以参照章节25.4的求解结论。

）●物理光学法（PO）可以⽤于替代计算部分模型。

⽤PO⽅法代替MOM计算将进⼀步减⼩资源的需求。

●分解问题并且运⽤等效源。

可⾏的等效源如下：—孔点源：运⽤等效原理，在区域边界上，⽤等效的电磁场源代替这个区域。

—球模式源：远场认为是外加源。

25.1 MOM喇叭和PO反射器先前的例⼦建⽴了喇叭和盘。

喇叭使⽤MOM⽅法模拟⽽盘反射器⽤PO⽅法模拟。

●freq = 12.5e9 (⼯作频率)●lam = c0/freq (⾃由空间波长)●lam_w = 0.0293 (波导波长)●h_a = 0.51*lam (波导半径)●h_b0 = 0.65*lam (椎⼝孔底半径)●h_b = lam (椎⼝孔上⽅半径)●h_l = 3.05*lam (椎⼝孔长度)●phase_centre = -2.6821e-3 (喇叭相位中⼼)●R = 18*lam (反射器半径)● F = 25*lam (反射器焦点长度)● w_l = 2*lam w (波导管长度)建⽴喇叭步骤如下：●沿z 轴建⽴cylinder ，基本中⼼为（0，0，-w_l-h_l ），半径为h_a ，⾼度为w_l ，标记为the cylinder waveguide 。

MIMO雷达相位编码信号集设计MIMO雷达相位编码信号集设计随着雷达技术的不断发展和应用场景的不断扩大，多输入多输出（MIMO）雷达系统逐渐成为研究的热点。

MIMO雷达系统通过同时发送多个独立的信号和接收多个独立的回波信号，可以提高雷达的性能，如增强目标检测能力、提高目标定位精度和抗干扰能力等。

而相位编码信号集作为MIMO雷达系统中的重要组成部分，对于系统性能的提升有着重要影响。

MIMO雷达系统中，相位编码信号集的设计是一个关键的问题，其目的是使得不同的MIMO雷达节点能够互相区分，并实现多目标检测与定位。

相位编码信号集的设计应满足以下几个方面的要求。

首先，相位编码信号集应具备良好的互相关性和自相关性。

互相关性体现了不同节点之间的区分度，即不同节点之间的编码信号应有较小的互相关性，以便在多目标环境下能够准确地区分不同的目标。

自相关性体现了编码信号对自身的区分度，即每个节点的编码信号应有较大的自相关性，以提高目标定位的精度。

其次，相位编码信号集应具备一定的码长。

码长是指相位编码信号的长度，码长越长系统的分辨率越高，对目标检测和定位的精度越高。

但是码长过长会导致系统的计算复杂度增加，且受到信号传输时间的限制。

因此，相位编码信号集的设计要兼顾分辨率和计算复杂度之间的平衡。

此外，相位编码信号集的设计还应考虑其强鲁棒性和低峰均比。

强鲁棒性是指相位编码信号集对于噪声、干扰等环境因素的抗干扰能力。

对于多目标检测与定位来说，抗干扰能力强的相位编码信号集可以提高系统的抗干扰能力，减小误报和误判的概率。

而低峰均比是指相位编码信号集过零点的峰值与均值之比，低峰均比的信号集具有压制旁瓣的能力，可以减少系统对旁瓣回波的干扰。

针对上述要求，可以采用离散傅里叶变换（DFT）和Walsh-Hadamard变换等方法来设计相位编码信号集。

DFT可以将时间域的信号映射到频率域，通过控制DFT的变换矩阵可以得到具有良好互相关性和自相关性的相位编码信号集。

MIMO雷达发射方向图与波形设计方法探究摘要:多输入多输出 (MIMO) 雷达系统近年来受到了广泛的探究和应用，其通过利用多个收发天线和多个波形来提高雷达的性能。

本文针对MIMO雷达系统中的发射方向图和波形设计问题进行了探究，探讨了不同的设计方法和优化算法。

1. 引言雷达技术作为一种重要的探测和感知手段，在军事、航空、交通等领域具有广泛的应用。

传统雷达系统通过单个天线发射和接收信号，难以满足对区分率、抗干扰能力和跟踪性能的要求。

而MIMO雷达系统通过同时发射多个波形和利用多个天线接收信号，能够有效提升雷达系统的性能。

2. MIMO雷达系统介绍2.1 MIMO雷达系统的基本原理MIMO雷达系统由多个发射天线和多个接收天线组成。

通过使各个发射天线发送不同的波形，达到对目标的独立探测，并通过接收天线上的回波进行信号处理，从而实现高区分率成像和抗干扰能力。

2.2 MIMO雷达系统的优势与传统雷达相比，MIMO雷达系统具有多个波束、高区分率、抗多径干扰等优势。

此外，MIMO雷达系统还可以提供额外的信息，如目标的角度、速度和散射特性等，对于目标的识别和跟踪分外有益。

3. 发射方向图设计3.1 单点目标发射方向图设计针对单个目标，通过设计发射方向图可以实现较高的区分率和较低的误识别率。

常用的方法包括信号处理方法和优化算法，如最小二乘法、约束最小二乘法和遗传算法等。

3.2 多目标发射方向图设计对于多个目标，发射方向图设计就更加复杂。

常用的思路是将发射方向图设计问题转化为优化问题，通过寻找最优的权重矢量和干扰抑止矢量来实现目标区分和抗干扰能力的提高。

4. 波形设计4.1 基于波形最小互相干扰方法的波形设计在MIMO雷达系统中，由于多个发射天线同时发送多个波形，波形之间的互相干扰会影响雷达系统的性能。

因此，通过设计最小互相干扰的波形，可以提高雷达系统的抗干扰能力。

基于传统的伪随机编码和Linear Frequency Modulation (LFM) 波形，接受优化算法求解最小互相干扰波形的参数。

相控阵雷达跟踪滤波法相控阵雷达是一种多功能，高性能的新型雷达。

是客观需要和科技发展到一定阶段的产物。

相控阵雷达的数据处理是实现多功能的关键部分。

相控阵雷达跟踪和处理多机动目标的功能是其他雷达不可比拟的，它的实现依赖相控阵雷达的数据处理中强大的跟踪滤波功能和多目标相关处理功能。

1 机动目标的截断正态概率密度模型当对飞机等机动目标跟踪时，机动是不可避免的，机动指飞机等受飞行指令,地面火力,气候等做出的不可预测的变化，如何处理正态分布的均值和方差的关系。

由于产生目标机动的飞行指令的未知性和飞行器本身对加速度承受能力的限制,在考虑目标加速度的正态分布及寻找均值和方差之间的关系时,作了如下两个假设:假设1:目标加速度是有界的,现阶段目标机动可达到5～6g ,假设目标以8g 机动的可能性极小,目标最大加速度限制αmax = 8g假设2:当目标以加速度机动时,下一时刻目标机动的范围已经确定。

如果很大,则下一时刻目标的范围就很小, 反之亦然。

根据Chebyshev 不等式:当随机变量服从正态分布时,随机变量与其数学期望的偏差落在3 倍其均方差的范围之外的概率上限为0. 003。

所以假设:m a x ||||3a a a s -=则方差与均值的关系为:22m a x (/9||)a a a s =-综上所述，目标加速度的截断正态概率密度表示如下:(,1)()2(3)p a a c x erf = 其中：()c x 为均值a 的正态分布的概率密度()E a a = 2v a r ()aa s =23/2(3)0.49865yeerf dy-==2 多目标相关处理在相控阵雷达应用中，常采用相关门技术，所谓相关门就是跟踪空间中的一块子空间，中心位于被跟踪目标的预测位置，其大小选择原则是，一个以最大速度飞行的目标在二次跟踪校正期间移动的距离不应该超过相关门范围。

对相关门范围选择必须虑噪声的影响，如接受正确回波的概率和目标加速度产生的目标位置的不确定性。

MIMO雷达研究综述MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）雷达技术是一种利用多个发射天线和多个接收天线进行雷达探测的技术。

与传统的单发单收雷达相比，MIMO雷达具有更高的分辨率、更好的信号强度和抗干扰能力。

近年来，MIMO雷达已经受到了广泛的关注，并在不同领域展示了巨大的潜力。

本文将对MIMO雷达的研究进展进行综述。

MIMO雷达的关键思想是通过多个发射天线同时发送不同的信号，利用接收天线接收并分析接收信号的相位和幅值来获取目标的位置和速度信息。

通过增加发射和接收天线的数量，MIMO雷达能够形成具有多个维度的波束，从而提高目标检测和跟踪的准确性和可靠性。

另外，MIMO雷达还可以在同一频带上同时实现几个不同的功能，如目标检测、目标分类和目标探测等。

在MIMO雷达的研究中，信号处理是一个关键的方面。

由于MIMO雷达采用了多个发射和接收天线，传感器之间的互相干扰成为了一个主要挑战。

因此，研究人员提出了许多方法来减小互相干扰，如自适应波束形成、空间分集和空间编码等。

此外，研究人员还通过优化发射波形的设计来提高雷达系统的性能。

例如，采用多载波调制技术可以提高信噪比和频谱利用率。

除了信号处理外，MIMO雷达在目标跟踪和成像方面也有了重要的进展。

通过利用多个发射和接收天线的观测数据，可以实现更高精度的目标跟踪和成像。

研究人员提出了许多基于MIMO雷达的目标跟踪算法，如最大似然估计、粒子滤波和卡尔曼滤波。

此外，MIMO雷达还可以通过多个方向的观测数据来重建目标的图像，从而实现高分辨率的目标成像。

此外，MIMO雷达还具有其他应用方面的潜力。

例如，MIMO雷达可以用于无人机的自主导航和避障，通过实时探测和跟踪周围的目标和障碍物来指导无人机的飞行路径。

此外，MIMO雷达还可以用于无线通信系统中的频谱感知和分布式多用户检测等领域。

综上所述，MIMO雷达作为一种新兴的雷达技术，在目标检测和跟踪、成像以及其他领域已经取得了重要的进展。

微波实验室中的线性仿真线性仿真器是利用节点分析法来仿真电路特性的。

线性仿真被用在低噪声放大器、滤波器和输入矩阵特性的耦合器中。

线性仿真器能算出的测量值有：输出值、噪声系数、反射系数和噪声环。

如何创建集总滤波器这个例子教会我们在微波实验室中如何利用线性仿真器来仿真基本的集总滤波器。

一般包含一下步骤：●创建电路图●添加曲线图和测量值●分析电路●调整电路●创建变量●最优化电路创建电路图创建一个项目：选择File > New Project ；选择File > Save Project As，弹出另存为对话框；命名项目的文件名（如"linear_example"），然后点击Save。

设置缺省的项目单位选择Options > Project Options，打开项目选项对话框；点击Global Units项目栏；点击右边的箭头找到你所要的单位，然后点击OK。

创建电路图选择Project > Add Schematic > New Schematic。

弹出Create New Schematic对话框；输入文件名"lpf",然后点击OK。

在活动区域电路图纸被打开，在项目浏览器中Circuit Schematics下方多出一个Schematic文件。

在电路图中放置元件在电路图窗口的右上方通过滑动箭头来查看你所需要的电路部分元件。

先在环境浏览窗口点击窗口左下方的Elem栏；在环境浏览窗口中点击图标左边的+号弹出Lumped Element子菜单；单击Lumped Element下的Inductor，在下面的窗口显示一组inductor模块；单击模块，把它放置到电路图中；按照图示的位置放好，然后单击鼠标放置提示：在电路图中连接两个元件的捷径是把两个元件的节点放在一起会自动连接。

当连接后，节点会显示蓝色小方块。

如果你第一次没有连接好，只要单击元件图标，按下鼠标拖动元件到适当的位置就可以了。

第二章 雷达接收机的基本理论内容提要 雷达接收机的工作频率范围包括毫米波、微波、超高频、高频、中频、视频及数字信号，因而设计雷达接收机涉及的理论也相当广泛。

基本噪声理论，传输线理论、网络匹配理论、滤波器、采样理论及频率稳定度理论等，在雷达接收机的设计中都要涉及到。

这些理论包括有多门专著，本章只是从接收机设计的角度予以简捷的阐述。

2.1 噪声理论对于雷达接收机而言，从原则上来讲，不管输入信号怎样微弱，接收机都可以把它放大到足够的程度而加以发现。

但是实际上做不到这一点。

这是由于接收机内部是有噪声存在，外部也会输入噪声，接收机在放大信号的同时，也放大了噪声。

当信号太弱时，它将淹没在噪声之中不能辩认。

尽管可用尽量降低接收机内部的噪声，脉冲压缩，信号积累等方法可以提高信噪比，但是信号输入功率必须达到所要求的最小值。

本节首先要讲述接收机中噪声的概率特性。

然后阐明接收机中噪声系数和噪声温度的计算方法。

2.1.1 接收机中噪声的概率特性噪声是随机信号，在这里，我们将用频率域的描述方法，给这种随机信号建立一个简单的数学模型，以便于分析计算。

对任一噪声（在接收机中常称为白噪声）都可以用傅立叶展开式表示：f(t)=∑∞=1m (a m cosmt+b m sinmt)(2.1.1)当对该噪声观察时间足够长时，a m 和b m 互相独立。

且都服从正态分布，即0==m m b a均值为零(2.1.2)222mm m b a σ== 方差相同(2.1.3)(2.1.1)式可以写成f(t)=∑∞=1m c m cos(mtm)(2.1.4)c m =m mb a +2(2.1.5)m=tg 1⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛mm ab(2.1.6)正态噪声f(t)经过窄频带滤波电路以后，输出电压e(t)，可以看做一调制以后的信号，其载波频率是0 , 包络是缓慢变化的随机变量E(t)，相位也是一个缓慢变化的随机变量t 。

e(t)=a(t)cost+b(t)sint(2.1.7)上式中a(t)和b(t)都是正态分布的随机变量 上式亦可改写为： e(t)=E(t)cos[t (t)](2.1.8)E(t)=)()(22t b t a +(2.1.9)(t)=tg 1⎪⎪⎭⎫⎝⎛)()(t a t b(2.1.10)a(t)=E(t)cos (t)(2.1.11) b(t)=E(t)sin (t)(2.1.12)a(t)和b(t)的联合概率密度为p(a, b)=⎭⎬⎫⎩⎨⎧+-22222exp 21σπσb a(2.1.13)其幅度E(t)的概率密度为瑞利分布，相位(t)的分布为均匀分布，即：p(E)=222/2σσE eE-(2.1.14)p()=π21(2.1.15)当接收机有信号s(t)=Acos 0t 时，其窄频带噪声加正弦信号的分布为广义瑞利分布，其表达式可写为 e(t)=[a(t)+A]cost+b(t)sint(2.1.16)或 e(t)=R(t)cos[t (t)](2.1.17)其概率密度分布为p(r, a)=r exp ⎭⎬⎫⎩⎨⎧+-222a r I 0(r, a)(2.1.18)式中，r=R/ a=A/R ——噪声加信号合成信号包络A——信号电压包络——噪声的均方差I0——零阶贝塞尔函数其分布曲线如图2.1.1所示。