1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
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。
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。
