目标定位是具有众多应用的多输入多输出（MIMO）雷达系统的一项基本任务。 在本文中，我们研究了带有电磁矢量传感器（EMVS）的双基地MIMO雷达中的定位问题。 与传统的定标器传感器不同，EMVS能够提供二维（2D）方向搜索，并且可以提供光源的附加偏振特性。 因此，双基地EMVS-MIMO雷达系统中的目标定位涉及2D离开方向（2D-DOD）和2D到达方向（2D-DOA）估计。 此外，我们可以获得目标的发射偏振特性以及偏振特性。 为了利用匹配滤波器之后的阵列测量的张量性质，开发了张量子空间算法，该算法通过叉积技术从张量子空间估计目标参数。 所提出的算法获得了用于参数估计的封闭形式的解决方案，与现有算法相比，它表现出更准确的性能。 数值仿真验证了所提算法的有效性和改进性。

此示例演示如何仿真极化双基地雷达系统以估计目标的范围和速度。发射器、接收器和目标运动学被考虑在内。 一、系统设置 该系统以 300 MHz 的频率运行，使用线性 FM 波形，其最大明确范围为 48 公里。距离分辨率为 50 米，时间带宽积为 20。 发射器的峰值功率为 2 kw，增益为 20 dB。接收器还提供20 dB的增益，噪声带宽与波形的扫描带宽相同。 发射天线阵列是位于原点的固定四元件均匀线性Arra（ULA）。该阵列由垂直偶极子组成。 接收天线阵列也是四元件ULA。它距离发射天线[20000;1000;100]米，以[0;20;0]米/秒的速度移动。假设接收数组中的元素也是垂直偶极子。接收天线阵列的方向使其宽侧指向发射天线。 太空中存在两个目标。第一个是建模为球体的点目标;它保留了入射信号的极化状态。它位于距离发射阵列 [15000;1000;500] 米处，以 [100;100;0] m/s 的速度移动。 第二个目标距离发射阵列[35000;-1000;1000]米，并以[-160;0;-50]米/秒的速度接近。与第一个目标不同，第二个目标翻转入射信号的极化状态，这

利用MATLAB仿真了基于双基地MIMO雷达利用Capon算法实现目标二维方位角联合估计，对DOA估计有一定的帮助

基于随机矩阵理论的双基地MIMO雷达盲多目标检测

建立了基于GPS的顺轨SAR系统模型，通过将GPS信号等效为Chirp信号，研究了在该模式下的大斜视角Chirp Scaling算法。在正侧视或小斜视情况下，CS算法具有较好的聚焦性能和广泛的适用性，但在斜视角较大的情况下，该算法将散焦而不能成像，因而提出了用等效的单基地距离模型来代替双基地距离历史的方法，解决了大斜视角情况下距离模型二阶近似误差较大的问题。

双基地MIMO雷达系统DOA和DOD联合估计的MATLAB仿真程序，系统架构和算法可参考以下两篇原始文献。 Haidong Yan,Jun Li, Guisheng Liao.Multi-Target Identification and Localization Using Bistatic MIMO Radar Systems.(cited by 106)EURASIP Journal on Advances in Signal Processing , vol.2008, Jan. 2008. Ming Jin,Guisheng Liao,Jun Li. Joint DOD and DOA Estimation for Bistatic MIMO Radar. Signal Processing, vol.89,no.2,pp:244-251,Feb.2009

详细介绍了SAR同步技术及其实现方案。对于初学者很有帮助。

双基地星载雷达仿真，完成坐标系之间的转换

双基地MIMO雷达目标跟踪算法MATLAB

在本文中，我们研究了利用嵌套阵列的双基地MIMO雷达中多个目标的出发方向（DOD）和到达方向（DOA）的联合估计。 通过在发送和接收阵列中配置2级嵌套阵列，引入了大量虚拟阵列Kong径。 因此，MIMO雷达系统的空间分辨率大大提高。 而且，与传统的均匀线性阵列相比，可识别目标的最大数量被更大程度地扩大。 信号模型是通过利用嵌套数组来制定的。 提出了一种新颖的行提取方法来构造用于联合角度估计的观测数据向量。 仿真结果验证了该理论算法的正确性。