MIMO STBC 源代码 MATLAB

3.1 匹配滤波 3.1.1 时域匹配滤波 雷达的距离分辨力与发射脉冲的宽度有关 [25] ，窄的脉冲宽度带来的优势是距 离分辨力高。但同时也带来问题，发射脉冲越窄，雷达发射平均功率也就越低， 从而直接影响了雷达的作用距离。如何在获得高距离分辨力的同时增大雷达的作 用距离？脉冲压缩处理较好地解决了作用距离和距离分辨能力的矛盾。而用作脉 冲压缩的网络实际上就是白噪声背景假设下的匹配滤波器。匹配滤波既可以在时 域进行，也可以在频域进行。由于FFT算法固有的快速特点，通常采用频域的数字 匹配滤波实现。 对于一个大时宽带宽积的信号  is t ，其脉冲压缩滤波器的脉冲响应可根据匹 配滤波原理求得     c 0i d h t Ks t t  (3-1) 式中， 0d t 表示脉冲压缩滤波器的延迟，可令其为零，K 为增益常数，可令其为1，   c  表示共轭。这时脉冲压缩滤波器输出表示如下      o is t s t h t  (3-2) 式中，符号表示卷积操作。 由傅里叶变换的性质可知，时域卷积相当于频域相乘。下面将时域运算转移 到频域进行讨论。  is n 的离散傅里叶变换(DFT)为其频谱  iS k ，即     1 2 / 0 , 0,1, , 1 N j nk N i i n S k s n e k N        (3-3) 脉冲响应  h n 的离散傅里叶变换(DFT)为滤波器传递函数  H k ，即     1 2 / 0 , 0,1, , 1 N j nk N n H k h n e k N        (3-4) 这时，输出信号  os n 为  iS k 和  H k 乘积的逆离散傅里叶变换的结果，即       1 2 / 0 1 , 0,1, , 1 N j nk N o i k s n S k H k e n N N       (3-5) 式中 N 表示在信号脉宽 pT 内的采样数。 为了减少运算量，上述离散傅里叶变换一般用快速傅里叶变换来执行。频域 脉冲压缩方法可用图3.2来表示。

有关MIMO系统的建模以及其注水算法的实现

在此存储库中，我们开发了一个全面的开源MIMO-SAR成像工具箱，该工具箱是基于MATLAB的软件包，包括我们期刊论文中原型测试台解决方案的完整信号处理链（请参见下面的参考资料）。 该工具箱允许用户控制实验台，并使用捕获的实验数据重建高分辨率的3D全息图像。 开发的工具箱包含三个主要模块：（1）数据捕获，（2）MIMO阵列校准和（3）图像重建。 我们的期刊论文中详细介绍了每个模块的框架。

机载多发多收合成孔径雷达(MIMO - SAR)可以实现高分辨成像,但不可避免的存在运动误差补偿的问题。对多子带并发的机载MIMO - SAR系统进行研究,首先建立并分析了MI- MO - SAR运动误差模型;然后提出了一种扩展的MIMO - SAR运动补偿距离徙动算法(RMA),通过改进的Stolt映射将距离徙动校正与方位向聚焦分开,并结合两步运动补偿技术对MIMO - SAR回波数据的运动误差进行校正,消除了运动误差带来的影响;最后在空频域对各子带信号进行带宽合成实现了距离向高分辨。用该算法对散射点目

采用线性调频信号，用BP时域算法来反演点目标

matlab_MIMO雷达成像

1.领域：matlab，SVD,EVD,GMD以及SIC算法 2.内容：【提供操作视频】大规模MIMO预编码算法matlab仿真,包括SVD,EVD,GMD以及SIC等 3.用处：用于SVD,EVD,GMD以及SIC算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

多用户MIMO预编码技术：块对角化BD，分别采用SVD技术，最大似然检测，最小均方误差检测的误码率性能仿真代码。里面有代码，仿真图等。

使用串行干扰消除(SIC)方法进行MIMO系统信号检测时,先检测出的信号对后续层信号的检测有很大影响,存在误差传播现象。针对这一问题,提出一种改进的SIC检测算法。所提算法在进行SIC检测时,对前层采用穷举搜索,并对所得到的P维信号的累积度量值进行计算和排序,从中取出L组具有最小度量值的信号,再对其后续层利用SIC进行检测。由于对前P层进行穷举搜索,降低了检测的误码率,从而减少了误差传播,提高了系统的检测性能。通过调节参数P和L,可以在计算复杂度和检测性能间取得适当的折中。