2．2 MIMO雷达的匹配滤波处理 对每个接收阵元收到的信号都用 个匹配 滤波器进行匹配滤波，即可分离出 个发射信号 所贡献的回波成份。由于各信号满足正交性，匹 配滤波可以用相关器来等效实现。 第 n个阵元收到的信号为 (t)=o：e—J(一 ) aTt(O)s(t)+ (t) (13) 用 S (t)(i=1，2，⋯， )与 (t)做相关进行 匹配滤波可以得到 个输出 rt+ = I (t)Si (t)dt (14) 0 式(14)中 ti是第 个距离单元的起始时间。则 n1= e—J( 一1) c O+ “nl 『 Z nl J] “c-n-1)~『。一 三1_。 ]c。+『 (15) (16) 即 Z ：oge—J( 一 a (0)Co+U (17) U 是第 n个阵元的噪声和信号向量的进行 相关处理得出的向量，将 Ⅳ个阵元的匹配滤波输 出Z1，2：2，⋯，ZⅣ组成MN维列向量 Z = Z1 ： ● ZN a (0) e—j a ，(0) e-j(Ⅳ一 ) a (0) 匹配滤波在具体实现时，除时域求相关外，也 可以采用频域处理来实现，如图2所示。 图2 MIMO雷达频域匹配滤波 2．3 MM O雷达的波束形成 对于 发Ⅳ收的 MIMO雷达，接收端匹配滤 波后有 MN个输出，由于各发射和接收单元的位 置是已知的，对这 MN个信号进行移相相加，则可 以在一个或多个方向上形成波束。 如在 P方向上形成接收波束，其输出为 Y(P)=b“(P)·Z (22) 其中 b(P)=a，(肛) a (P) (23) 当 P=0时，，，(p)输出有峰值，表示有 目标。 匹配滤波及 DBF如图 3所示。若在 Ⅳ个方 向上形成接收波束，各波束的输出分别为 Y(P )， _y(II2)，⋯，Y(PⅣ)，若在 P 的方向上有 目标，则会 出现峰值。 ＼ ⋯ ＼ z 2 二|! z l !! Z1 Z2 y(p )=b“(p ． )·z (p )=b“(p )·z y(p )=b“(p )·z 图3 MIMO雷达的波束形成 ) 一 1 一 Ⅳ e 一 e

参考： SF Cotter和BD Rao，“通过匹配追踪和均衡应用的稀疏信道估计”，在IEEE Transactions on Communications，第1卷。 50，不。 3，第374-377页，2002年3月。

压缩感知的稀疏重构中广泛应用的正交匹配追踪（OMP）算法matlab程序，该算法由香港大学电子工程系 沙威老师开发，代码注释详细，便于读者理解。已测试，可以正常运行。读者通过代码可以加深对该算法以及压缩感知、稀疏重构的认识。

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给定传递函数 G，脚本使用矩匹配技术计算系统的近似降阶模型。 如果R=Pade_Approximation(G,r) 如果 G 的幂级数展开是G=c0+c1*s+c2*s^2+...+c_(2r)s^(2r)+c_(2r+1)s^(2r+1)+... 然后 R 的将是R=c0+c1*s+c2*s^2+...+c_(2r)s^(2r)+..... 两个系列的前2r个系数都匹配。

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