基于FD-MIMO技术的雷达通信一体化系统波形设计matlab模拟与仿真

简介: 本项目研究基于FD-MIMO雷达的波形设计与优化,旨在提升雷达检测性能和通信传输能力。通过遗传算法优化波束成形向量,在CRLB约束下最大化信噪比,解决非凸优化问题。相比传统MIMO雷达,FD-MIMO可通过距离-角度联合依赖的波束模式区分同一角度但不同距离的目标。代码基于Matlab 2022a/2024b开发,包含详细中文注释及操作视频,展示算法运行效果(无水印)。系统模型涉及双功能发射机、雷达接收阵列及多目标通信场景,考虑多径效应和莱斯平坦衰落信道特性。

1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg

FD-MIMO雷达相比传统MIMO雷达具有更好的检测性能,能区分相同角度不同距离的目标。

2.算法运行软件版本
matlab2022a/matlab2024b

3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

```while gen < MAXGEN;
for a=1:1:NIND
X = phen1(a,:);
%约束设置
W = reshape(X,[M,M]);
trw = trace(W
);%约束1
[V,I] = eig(W_);
lmax = max(max(I));
y1 = func_Fk(X,WW1,rr,lmax,bs{1},As{1});%约束3
y2 = func_Fk(X,WW1,rr,lmax,bs{2},As{2});%约束3
ta1 = mean(X.ga{1,1});
tb1 = mean(X.
gb{1,1});
tc1 = mean(X.gc{1,1});
td1 = mean(X.
gd{1,1});
ta2 = mean(X.ga{2,2});
tb2 = mean(X.
gb{2,2});
tc2 = mean(X.gc{2,2});
td2 = mean(X.
gd{2,2});

      if abs(trw-1)<=0.1 & real(y1)<=0 & real(y2)<=0
          %计算对应的目标值
          epls        = func_obj(X,h__);
          E           = abs(epls);
          JJ(a,1)     = E;
          WW(a,1:16)  = X;
      else
          %计算对应的目标值
          epls        = func_obj(X,h__);
          E           = abs(epls);
          JJ(a,1)     = E/1e3;
          WW(a,1:16)  = X;
      end
  end 

  Objvsel=(JJ);    
  [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   
  gen=gen+1; 

  idx = find(JJ==0);


  Error(gen) = 1/mean(JJ)-1;
  [VV,II]=min(JJ);

end
%输出w
WW(idx,:)= [];
[VV,II] = min(JJ);
Wopt = WW(II,:);

```

4.算法理论概述
系统模型

    由一个双功能发射机、一个雷达接收阵列和多个配备通信接收机的目标组成。发射机和雷达接收机分别有和个天线,通信接收机为单天线,且双功能发射机和雷达接收机共址。考虑多径效应,雷达接收的回波信号包含直达信号和反射信号,通信信道为莱斯平坦衰落且可完美估计。

波形设计

采用多天线FD发射机提供距离 - 角度相关的波束图。

image.png

   波束成形向量会影响雷达和通信性能,通过考虑雷达检测性能和通信传输性能来优化 。将优化问题转化为在CRLB约束下最大化信噪比的问题,由于该问题非凸,在本课题中,采用遗传优化问题来解决该问题。

  与传统MIMO雷达不同,FD-MIMO各发射天线的载波频率以微小增量(Δf)递增,形成距离-角度联合依赖的波束模式,可区分同一角度但不同距离的目标。
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