MIMO雷达信号设计与性能提升：正交波形与噪声优化

本研究论文《全文总结及展望-基于混合策略的高质量英汉机器翻译引擎设计》聚焦于现代雷达技术的发展和挑战，尤其是在复杂电磁环境下，雷达需具备远距离探测、隐身目标识别、抗干扰能力以及数据融合等多重功能。雷达设计者的目标是提升雷达的探测性能，以适应现代战场的需求。 MIMO（多输入多输出）雷达作为雷达领域的研究热点，其理论基础和信号模型的优越性被深入探讨。MIMO雷达利用空间分集的概念，通过多个发射和接收天线协同工作，不仅提高了对单个目标的检测能力和参数估计精度，还增强了目标的分辨和识别能力，拥有较低的主瓣截获概率，从而提高了抗截获和反辐射性能。与传统相控阵雷达相比，MIMO雷达在低截获性能、目标分辨率和抗RCS起伏方面具有明显优势。 论文作者段军棋在博士学位论文中着重研究了正交波形MIMO雷达信号设计及处理。他分析了衡量MIMO雷达信号的关键指标，如自相关函数特性、互相关函数特性和峰值因子，对不同类型的信号模型和现有的正交波形进行了深入研究。研究内容包括： 1. 提出了一种通用的正交多频信号设计，探讨了多频信号的多普勒模糊分辨技术、多普勒积累方法和高分辨处理算法，展示了它们在实际应用中的性能优势。同时，引入了多载波相位编码（MCPC）信号及其调幅形式，并设计了一种快速脉冲压缩算法。 2. 在噪声信号设计上，作者提出了优化噪声信号以改善雷达探测性能的方法，包括谱成形技术来优化旁瓣和一种非线性映射技术来控制信号峰值因子，这显著提升了信号的相关性能。 3. 正交混沌信号设计是另一项重要研究，涉及混沌系统的参数优化、初始条件选择以及滤波处理，以适应雷达在特定应用场景下的性能需求。 这篇论文不仅介绍了MIMO雷达的原理和优势，还对其关键信号设计策略进行了创新和优化，为提高现代雷达在复杂战场环境中的生存能力和探测性能提供了新的理论支持和实践方案。未来的研究方向可能进一步探索如何结合其他先进技术，如深度学习，以提升MIMO雷达的智能化水平。