(Luận văn) nghiên cứu hệ thống radar mimo và định vị mục tiêu di động sử dụng hàm ambiguity

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN NGUYỄN THANH lu an n va tn to VÀ ĐỊNH VỊ MỤC TIÊU DI ĐỘNG SỬ DỤNG p ie gh NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG RADAR MIMO w d oa nl HÀM AMBIGUITY ll u nf va an lu m oi LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG z at nh z m co l gm @ an Lu Bình Định, Năm 2019 n va ac th si BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN NGUYỄN THANH lu an n va tn to NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG RADAR MIMO p ie gh VÀ ĐỊNH VỊ MỤC TIÊU DI ĐỘNG SỬ DỤNG d oa nl w HÀM AMBIGUITY an lu Mã số: 8520208 ll u nf va Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông oi m z at nh z m co l gm @ Ngƣời hƣớng dẫn: TS ĐÀO MINH HƢNG an Lu n va ac th si i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Nghiên cứu hệ thống radar MIMO định vị mục tiêu di động sử dụng hàm Ambiguity” cơng trình nghiên cứu riêng học viên Các số liệu, kết trình bày luận văn trung thực, phần lý thuyết kỹ thuật radar, phần nghiên cứu radar MIMO công bố trường Đại học báo tạp chí Viện kỹ thuật cơng nghệ điện - điện tử IEEE Phần lại nghiên cứu lu ứng dụng mô hàm Ambiguity định vị mục tiêu di động nghiên an va cứu học viên n Quy Nhơn, ngày 15 tháng năm 2019 to p ie gh tn Học viên oa nl w d Nguyễn Thanh ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si ii LỜI CÁM ƠN Trước hết, muốn cám ơn thầy hướng dẫn tôi, TS Đào Minh Hưng, người hướng dẫn hỗ trợ tận tình suốt thời gian làm luận văn Thầy dạy thứ cần để trở thành nhà nghiên cứu sáng tạo, suy nghĩ sâu sắc kỹ trình bày ý tưởng viết Thầy q ơng hồn hảo, ln tốt bụng, lịch ân cần Thầy hình mẫu hồn hảo tơi học nhiều lu Tôi muốn cảm ơn đến giảng viên Khoa Kỹ thuật Công nghệ, bạn lớp Kỹ thuật viễn thông K20 Đây thực tập thể tuyệt vời học tập, làm việc nghiên cứu an n va p ie gh tn to Ngồi ra, tơi muốn cảm ơn cha mẹ tơi tình u ủng hộ họ cho đời Tôi muốn gửi lời cảm ơn đặc biệt đến người vợ đáng yêu Nguyễn Thị Vân Anh đồng hành tình u d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ viii PHẦN MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài lu Tổng quan tình hình nghiên cứu đề tài an va Mục đích nhiệm vụ nghiên cứu n Đối tượng nghiên cứu to Tóm tắt nội dung nghiên cứu p ie gh tn Phương pháp nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn oa nl w CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG RADAR d 1.1 Khái niệm hệ thống radar lu an 1.1.1 Lịch sử radar u nf va 1.1.2 Phân loại radar ll 1.1.3 Băng tần radar 10 m oi 1.2 Các tham số khái niệm kỹ thuật radar 13 z at nh 1.2.1 Các tham số 13 1.2.2 Phương trình radar 16 z gm @ 1.2.3 Các khái niệm 18 1.3 Nguyên lý xử lý tín hiệu radar 20 l m co 1.3.1 Bộ lọc thích hợp (Matched Filter) 20 1.3.2 Hiệu ứng Doppler 22 an Lu 1.3.3 Mục tiêu hướng tâm xa đài radar 26 n va ac th si iv 1.3.4 Mục tiêu hướng tâm đến đài radar 28 1.3.5 Xác suất báo động nhầm CFAR 30 1.4 Kết luận chƣơng 34 CHƢƠNG 2: RADAR MIMO 35 2.1 Tổng quan radar MIMO 35 2.2 Phân loại Radar MIMO 36 2.3 Radar MIMO kết hợp 37 2.3.1 Mơ hình tín hiệu radar MIMO kết hợp 38 lu 2.3.2 Độ phân giải tín hiệu 41 an 2.3.4 Xác suất phát mục tiêu hệ thống radar MIMO kết hợp 43 va n 2.3.5 Mô xác suất phát mục tiêu hệ thống radar MIMO gh tn to kết hợp 46 p ie 2.4 Hệ thống radar MIMO thống kê 48 2.4.1 Mơ hình tín hiệu radar MIMO thống kê 49 oa nl w 2.4.2 Xác suất phát mục tiêu hệ thống radar MIMO thống kê 53 2.4.3 Mô phát mục tiêu hệ thống radar MIMO thống kê 55 d an lu 2.5 So sánh xác suất phát mục tiêu radar MIMO kết hợp u nf va radar MIMO thống kê 57 2.6 Kết luận chƣơng 57 ll oi m CHƢƠNG 3: XÁC ĐỊNH MỤC TIÊU RADAR BẰNG HÀM z at nh AMBIGUITY 58 3.1 Giới thiệu hàm Ambiguity 58 z gm @ 3.1.1 Các tính chất hàm Ambiguity 59 3.1.2 Hàm Ambiguity radar MIMO 60 l m co 3.1.3 Định vi mục tiêu di động sử dụng hàm Ambiguity 62 3.2 Mục tiêu di động có chuyển động hƣớng tâm 63 an Lu 3.2.1.Hàm Ambiguity mục tiêu di động có chuyển động hướng tâm64 n va ac th si v 3.2.2 Hàm ước lượng tham số mục tiêu di động có chuyển động hướng tâm65 3.3 Mục tiêu di động có chuyển động khơng hƣớng tâm 67 3.3.1 Hàm Ambiguity mục tiêu di động có chuyển động khơng hướng tâm 67 3.3.2 Hàm ước lượng tham số mục tiêu di động có chuyển động khơng hướng tâm 67 3.4 Mô 68 3.4.1 Mơ hình tốn hàm Ambiguty mục tiêu di động có chuyển lu động hướng tâm 69 an 3.4.2 Mơ hình tốn hàm Ambiguity cho tín hiệu phản xạ di động có va n chuyển động không hướng tâm 74 gh tn to 3.5 Kết luận chƣơng 79 p ie KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 80 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO d oa nl w QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN THẠC SĨ (Bản sao) ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết Tiếng Anh Tiếng Việt AF Ambiguity Function Hàm Ambiguity CW Continuous Wave Sóng mang liên tục CFAR Constant False Alarm Rate Tốc độ báo động sai liên tục DSF Doppler Stretch Factor Hệ số dịch tần Doppler DOA Direction of Arrival Hướng phản xạ DOD Direction of Departure Hướng phát xạ IPP Inter Pulse Period Khoảng thời gian xung LOS Light Of Sight Nhìn thẳng LRT Likelihood Ratio Test Kiểm tra tỷ lệ hợp lý MF Matched Filter Bộ lọc thích hợp Maximum Likelihood Hợp lý cực đại tắt lu an n va p ie gh tn to w ML nl Mean Square Estimation oa MSE Ước lượng trung bình bình d phương Hàm mật độ xác suất PR Pulse Radar Radar xung PRF Pulse Repetition Frequency Tần số lặp xung PRI Pulse Repetition Interval RCS Radar Cross Section Tiết diện phản xạ radar RF Radio Frequency Tần số vô tuyến RLS Radio Location System ROC Receiver Operating Curve SIMO Single Input Multiple Output Một máy phát nhiều máy thu SNR Signal-to-Noise Ratio Tỉ số tín hiệu nhiễu an probability density function va lu Pdf ll u nf m oi Chu kỳ lặp xung z at nh z gm @ Hệ thống định vị vô tuyến m co l Biểu đồ hoạt động thu an Lu n va ac th si vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU D Cự ly C Tốc độ truyền tín hiệu Hệ số dịch tần Doppler Số phần tử dãy máy thu Số phần tử dãy máy phát lu an Pd Xác xuất phát Pfa Xác xuất báo động sai Pt Công suất phát đỉnh n va Thời gian trễ tn to Cự ly nhỏ radar mục tiêu trường hợp mục tiêu gh di động có chuyển động khơng hướng tâm p ie Tần số Doppler nl w Hệ số tán xạ oa σ(0) Tần số sóng mang d Máy phát an lu Máy thu va ll u nf Tích Kronecker oi m Vận tốc mục tiêu z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Nguyên lý radar Hình 1.2: Phân loại đài radar Hình 1.3: Các băng tần sử dụng cho radar 12 Hình 1.4: Tín hiệu radar xung 14 Hình 1.5: Phân giải mục tiêu mặt cự ly cự ly ngang 15 Hình 1.6 Độ phân giải góc 16 Hình 1.7: Bộ lọc thích hợp 20 lu Hình 1.8: Sự dịch pha tín hiệu thu 23 an va Hình 1.9: Minh họa mục tiêu hướng tâm xa đài radar 26 n Hình 1.10: Minh họa mục tiêu hướng tâm đến đài radar 28 gh tn to Hình 1.11: Các mức ngưỡng khác 31 p ie Hình 1.12: Nguyên lý CFAR 32 w Hình 2.1: Sơ đồ radar MIMO 35 oa nl Hình 2.2: Phân loại radar MIMO 36 d Hình 2.3: Cấu hình radar MIMO kết hợp 38 an lu Hình 2.4: Cấu hình mảng thu ảo - Trường hợp xấu 42 u nf va Hình 2.5: Cấu hình mảng thu ảo - Trường hợp tốt 43 Hình 2.6: Radar MIMO kết hợp, thay đổi ll 47 m Hình 2.7: Radar MIMO kết hợp, thay đổi oi 47 z at nh Hình 2.8: Cấu hình Radar MIMO thống kê 48 Hình 2.9: Radar MIMO thống kê, thay đổi 56 z 56 gm @ Hình 2.10: Radar MIMO thống kê, thay đổi , l Hình 2.11: ROC MIMO thống kê Radar MIMO kết hợp, m co 57 an Lu Hình 3.1: Hàm ambiguity lý tưởng 59 Hình 3.2: Cấu hình radar MIMO hệ tọa độ góc vng 60 n va ac th si 73 lu an n va tn to Hình 3.8: Đồ thị hàm Ambiguity đƣợc tạo f=1000Hz với mục tiêu hƣớng tâm đến đài radar p ie gh d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z l gm @ tâm xa đài radar m co Hình 3.9: Đồ thị hàm Ambiguity đƣợc tạo f=500Hz với mục tiêu hƣớng an Lu n va ac th si 74 lu an n va Hình 3.10 Đồ thị hàm Ambiguity đƣợc tạo f=1000Hz với mục tiêu hƣớng gh tn to tâm xa đài radar Nhận xét: Dùng mô xét mục tiêu có vận tốc khoảng từ 20- p ie 30(m/s) cự ly khoảng từ ±20m Chúng ta nhận thầy mục w tiêu di động có chuyển động hướng tâm, dù mục tiêu đến đài radar oa nl mục tiêu xa đài radar tín hiệu mục tiêu thu dải mơ d có cự ly 10m vận tốc 25m/s đồng dạng tín hiệu thu y(t) tín lu va an hiệu phát x(t) đạt giá trị đồng dạng lớn u nf Khi ta thay đổi tần số phát 500Hz, 1000Hz tín hiệu thu có kết ll cự ly 10m vận tốc 25m/s đồng dạng tín hiệu thu tín m oi hiệu phát đạt giá trị lớn Điều có nghĩa hàm Ambiguity không phụ z at nh thuộc vào tần số thu mà phụ thuộc vào đồng dạng tín hiệu thu tín hiệu phát Đây ý nghĩa hàm Ambiguity để phát z gm @ xác mục tiêu khả phân biệt mục tiêu cao m co chuyển động không hướng tâm l 3.4.2 Mô hình tốn hàm Ambiguity cho tín hiệu phản xạ di động có an Lu Đối với mơ tín hiệu phản xạ từ mục tiêu di động có chuyển động khơng hướng tâm thực hàm thu tín hiệu di động có chuyển n va ac th si 75 động không hướng tâm[3],[19],[20] Mục tiêu di động giải thích hình 3.3 Đầu vào hàm sau:  –  – tần số lấy mẫu tín hiệu phát  – vận tốc truyền tín hiệu  – vận tốc mục tiêu lu an  – khoảng cách radar quỹ đạo mục tiêu  – thời gian khoảng cách mục tiêu radar  – thời điểm bắt đầu phát n va Đầu hàm đại diện cho tín hiệu phản xạ, tn to lấy mẫu với tần số lấy mẫu giống tín hiệu vào Đầu cho bước thời gian gh thời gian cần để tín hiệu đến mục p ie tiêu ta biết bước thời gian khác w Đầu tiên, cần tìm giá trị trục thời gian bổ sung cho tín oa nl hiệu phản xạ Trong trường hợp trước mục tiêu di động có chuyển hướng d tâm, sử dụng hệ số dịch Doppler để thiết lập trục thời gian bổ lu u nf hàm nội suy hình 3.6 va an sung tín hiệu phản xạ Trục thời gian bổ sung sử dụng ll Trong trường hợp mục tiêu không di chuyển hướng tâm, cần sử m oi dụng kỹ thuật khác để tạo trục thời gian Từ hình 3.4, rõ ràng z at nh bước thời gian trục thời gian bổ sung bằng: z (3.33) bước thời gian trục thời gian bổ sung l Và gm mẫu bước thời gian trục thời gian ban đầu với tần số lấy @ Trong tính theo phương trình (3.19) Tất cần tính tốn m co cho an Lu bước thời gian trục thời gian ban đầu, sau thêm giá trị tăng thêm hệ số hai bước thời gian ban đầu Theo phương trình (3.33) n va ac th si 76 Tại thời điểm có tín hiệu phản xạ Bây cần tính tốn thời gian tạo trục thời gian với bước thời gian Trong hàm gọi trục thời gian có khoảng thời gian trục phụ Bước thời gian trục Khoảng thời gian lấy mẫu trục khoảng thời gian lấy mẫu tín hiệu đầu vào Đối với hàm nội suy, cần trục bổ sung, trục thời đầu y Sau nội suy, gian Kết hàm nội suy phải thực điều chỉnh lu Hàm nội suy tính tốn kết từ giá trị khơng phải an va số Những giá trị tạo chậm thời gian Trong n trường hợp trước hàm tín hiệu thu, sử dụng mẫu không để Trong trường hợp này, cần đặt vị trí thời gian mẫu đầu p ie gh tn to tạo chậm trễ thời gian mẫu ( tiên Giữa thời gian khơng có giá trị oa nl w Hàm nội suy đặt mẫu thời điểm d giá trị số Việc hiệu chỉnh thay mẫu mẫu zero Sau an lu hiệu chỉnh, có kết đầu cuối hàm u nf va *Kết mô phỏng: Sử dụng phần mêm matlab mô hàm ll Ambiguity cho tín hiệu phát tín hiệu thu Hàm thu tín hiệu di động có oi m chuyển động khơng hướng tâm: ) z at nh function[y] = hàm thu tín hiệu(x, ,c,v %[y] = hàm thu tín hiệu(x, ,c,v, m co - khoảng cách quỹ đạo mục tiêu radar an Lu % l % - vận tốc mục tiêu gm %c - tốc độ tín hiệu @ % - tần số lấy mẫu z % - vector tín hiệu ) n va ac th si 77 % - thời gian khoảng cách mục tiêu radar % - bắt đầu phát tín hiệu %y - vector tín hiệu thu với Với mục tiêu di động có chuyển động khơng hướng tâm kết mô sau lu an n va p ie gh tn to số d oa nl w Hình 3.11: Đồ thị hàm Ambiguity cho ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ số an Lu Hình 3.12: Đồ thị hàm Ambiguity cho n va ac th si 78 lu an n va gh tn to Hình 3.13: Đồ thị hàm Ambiguity cho số Nhận xét: Đối với mục tiêu di động có chuyển động khơng hướng tâm p ie việc tính tốn định vị mục tiêu phức tạp so với mục tiêu có chuyển w động hướng tâm Hàm Ambiguity tính tốn cách giả sử thông số khoảng cách quỹ đạo oa nl như: vận tốc mục tiêu , thởi gian ban đầu số Kết thu tương tự d mục tiêu radar lu va an hàm Ambiguity cho mục tiêu di động có chuyển động hướng tâm, điều có u nf nghĩa hàm Ambiguity không phụ thuộc vào tần số phát thu mà ll phụ thuộc vào đồng dạng tín hiệu phát tín hiệu thu để phát m oi xác mục tiêu khả phân biệt mục tiêu cao z at nh So với cách tính thơng thường đài radar định vị phân biệt mục tiêu sử dụng hàm Ambiguity để nhận dạng phân biệt mục tiêu có z gm @ ưu điểm hơn, hàm Ambiguity sau tính tốn so sánh đồng dạng tín l hiệu phát đến mục tiêu tín hiệu phản hồi từ mục tiêu máy thu nhận dạng m co mục tiêu xác hơn, cộng với sử dụng hàm nội suy thời gian lấy mẫu nên tốc độ tính tốn nhanh định vị phân biệt mục tiêu nhanh an Lu xác n va ac th si 79 3.5 Kết luận chƣơng Trong chương ba trình bày nguyên lý tính chất hàm Ambiguity sau sử dụng phần mềm matlab mô hàm Ambiguity để đánh giá đồng dạng tín hiệu phát tín hiệu thu Hàm Ambiguity tính tốn cho mục tiêu di động có chuyển động hướng tâm với hai trường hợp: mục tiêu có chuyển động hướng tâm đến đài radar mục tiêu chuyển động hướng tâm xa đài radar sau hàm Ambiguity tính tốn mục tiêu di động có chuyển động không hướng tâm Chúng ta nhận lu thấy kết tín hiệu mục tiêu thu dải mơ đồng dạng an tín hiệu thu y(t) tín hiệu phát x(t) đạt giá trị đồng dạng lớn Có nghĩa va n hàm Ambiguity không phụ thuộc vào tần số phát thu mà phụ thuộc gh tn to vào đồng dạng tín hiệu thu tín hiệu phát để phát xác mục ie tiêu khả phân biệt mục tiêu Đây ý nghĩa hàm Ambiguity p để phát xác mục tiêu khả phân biệt mục tiêu cao d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 80 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Kết luận: Trong khuôn khổ luận văn này, chương chương tác giả hệ thống lại lý thuyết radar bản, ứng dụng vào nghiên cứu hệ thống radar MIMO Nghiên cứu radar MIMO bao gồm radar MIMO kết hợp radar MIMO thống kê, điểm tương đồng khác biệt hệ thống radar MIMO hệ thống radar thông thường, đóng góp mới, ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài Trong chương ứng dụng hàm Ambiguity cho hệ thống radar MIMO kết hợp hai cực để tăng khả lu phát mục tiêu di động Để minh họa khả phát mục tiêu di động an va cách sử dụng phần mềm matlab phân tích mơ hình tín hiệu thu cho n hệ thống radar MIMO kết hợp hai cực thực cho mục tiêu di động gh tn to có chuyển động hướng tâm mục tiêu di động có chuyển động khơng hướng p ie tâm cách so sánh đồng dạng tín hiệu thu tín hiệu phát Hƣớng phát triển đề tài: Lý thuyết kỹ thuật radar cộng với oa nl w nghiên cứu radar MIMO trình bày sử dụng chúng d nghiên cứu radar MIMO tương lai Thực mô hàm an lu Ambiguity để ước lượng tham số định vị mục tiêu Kết nghiên cứu có u nf va thể làm sở để nâng cao khả phát mục tiêu di động Đối với kỹ ll thuật radar hiên đại tương lai ứng dụng kỹ thuật hàm Ambiguity với oi m radar MIMO kết hợp đa cực với thiết kế dạng sóng phát đặc biệt để z at nh nâng cao khả phân biệt mục tiêu, nâng cao khả bảo mật thông tin phát hệ thống radar quân đại dẫn z m co l gm @ đường hàng không an Lu n va ac th si DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A De Maio(SIEEE), A Farina (FREng, FIET, FIEE) New Trends in Coded Waveform Design for Radar Applications, 2008 [2] A.M Haimovich, R S Blum and L J Cimini MIMO Radar with Widely Separated Antennas, IEEE Signal Processing Magazine, 1- 2008 [3] Bassem R Mahafza Radar signal analysis and processing using MATLAB s.l : CRC Press, 2016 [4] Christian Wolff Radartutorial.eu 1997 lu an [5] Chun - Yang Chen and P.P Vaidyanathan MIMO radar Ambiguity n va Properties and Optimization Using Frequency Hopping tn to Waveforms 4-2010 p ie gh [6] Davis, Michael S MIMO Radar: Signal procesing, Waveform design, and Application to Synthetic aperture imaging s.l : Georgia nl w Institute of Technology, 2015 d oa [7] F.C Robey, S Coutts, D Weikle, J.C McHarg, K Cuomo MIMO an lu Radar Theory And Experimental Results 11-2004 [8] Gogineni, Sandeep Adaptive MIMO Radar for Target Detection, va ll u nf Estimation, and Tracking St Louis : Washington University z at nh House, 2014 oi m [9] Guerci, J R Space-time adaptive processing for radar s.l : Artech [10] Hai Deng Polyphase Code Design For Orthogonal Netted Radar z Systems 11-2004 @ 2014 m co l gm [11] John Mulcahy-Stanislawczyk Properties of Ambiguity Functions, 5- [12] Merrill I Skolnik Introduction to Radar Systems, 1981 an Lu n va ac th si [13] N.H Lehman, E Fishler, A.M Haimovich, R.S Blum, D Chizhik, L.J Cimini, R Valenzuela Evaluation Of Transmit Diversity In MIMORadar Direction Finding, IEEE Transactions On Signal Processing, 5-2007 [14] Oscar Faus Garcia Signal Processing for mmWave MIMO radar 62015 [15] P M Woodward, Radar ambiguity analysis, Royal Radar Establishment, Ministry of Technology, Malvern, Worecs., Technical Report 731, lu February 1967 an n va [16] Richards, M A Fundamentals of radar signal processing s.l : Tata tn to McGraw-Hill, 2005 gh [17] Safak Bilgi Akdemir An Overview of detection in MIMO radar 9-2010 p ie [18] San Antonio, Radar Ambiguity Function, IEEE Journal of Selected w Topics in Signal Processing, vol.1.no 1, 6-2007 oa nl [19] Swick, D A, A Review of Wideband Ambiguity Function, NRL Report d 6994, Naval Research Laboratory, Washington D.C December va an lu 1969 u nf [20] Swick, D.A, An Ambiguity Function Independent of Assumptions About ll Bandwidth and Carrier Frequency, NRL Report 6471, Naval m oi Research Laboratory, Washington D.C December 1966 z at nh [21] Tsao, T, Ambiguity Function for a Bistatic Radar IEEE Transactions on Aorospace and Electronuc Systems, 1997 z @ [22] Victor Chernyak On the Concept of MIMO Radar, IEEE Radar m co l gm Conference 2010 an Lu n va ac th si PHỤ LỤC CODES MATLAB MC1 Hàm ambiguity cho mục tiêu di chuyển hƣớng tâm: lu an n va p ie gh tn to %function [vfound, dfound] = ambf(x, y, fs,c, %vmin, vmax, approach, step) %x - sent signal %y - received signal - can be generated by rcvdsig(x,fs,c,v,d,ap) %fs - sampling frequency %c - signal speed %vmin - minimal expected speed of the target %vmax - maximal expected speed of the target %approach - approaching = 1, receding = 0; %step - desired velocity accuracy %%%%%%%%% %example of assignment approach = 1; step = 1; vmin = 20; vmax = 35; c = 360; fs = 8000; Ts = 1/fs; T = 5e-2; t = (0:Ts:T); f = 500; x = sin(2*pi*f*t); y = rcvdsig(x, fs, c, 25, 10, approach); %received signal %[vfound, dfound] = ambf(x, y, fs, 360, 15, 30, 1, 1); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if approach == sigle = rcvdsig(x,fs,c,vmax,0,1); %maximum length in ‟for‟ wil be for vmax In case of receding target else sigle = rcvdsig(x,fs,c,vmin,0,approach); %maximum length in ‟for‟ wil be for vmin In case of approaching target end d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si maxlength = length(sigle); %maximum length of compsig in for cycle compairing y with x(alfa t) In each step I change velocity -> alfa it = 1; for vc = vmin:step:vmax compsig = rcvdsig(x,fs,c,vc,0,approach); %sent signal with variable doppler factor (alfa) z = [compsig zeros(1,maxlength-length(compsig))]; [korelace,pozicedelay ]= xcorr(y,z); matice(it,:) = abs(korelace).^2; it=it+1; end lu an MC2 Hàm ambiguity cho mục tiêu di chuyển không hƣớng tâm: va n % function[vfound, t0found, R0found, matice3d, positions] = ambfnr tn to p ie gh % (x,fs,y,t1, c,vmin,vmax,t0min,t0max,R0min,R0max,vstep,t0step,R0step) % [vfound, t0found, R0found, matice3d, positions]=ambfnrm(x,fs, % y,t1, c,vmin,vmax,t0min,t0max,R0min,R0max,vstep,t0step,R0step) % x vector of the sent signal % fs, sampling frequency of the x and the y % y received signal % t1 begining of the emitting % c speed of thesignal % vmin minimum expected terget speed % vmax maximum expected terget speed % t0min -minimum expecter t0 % t0max, maximum expected t0 % R0min, minimum expected R0 % R0max, maximum expecter R0 % vstep, - accuracy of the v % t0step, accuracy of t0 % R0step accuracy of R0 %matice3d - all results in 3d matrix %posittions - vector of positions of founded values [R0, t0, v] %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5 fs = 8000; Ts = 1/fs; T = 5e-2; d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si lu an n va p ie gh tn to t = (0:Ts:T); f = 500; x = sin(2*pi*f*t); c = 360; R0 = 10; t0 = 1; t1 = 2; v = 25; y = rcvdsignr(x,fs,c,v,R0,t0,t1); %received signal R0min = 5; R0max = 15; R0step = 1; vmin = 20; vmax = 30; vstep = 2; t0min = -4; t0max = 8; t0step = 1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% dlky = length(y); jjj = 0; %coordinates for v pomoc2 = [0 0]; %auxiliary matrix for ve = vmin:vstep:vmax jjj=jjj+1; jj = 0; %coordinates for R0 for r = R0min:R0step:R0max jj = jj+1; j = 0; %coordinates for t0 for i = t0min:t0step:t0max z = rcvdsignr(x,fs,c,ve,r,i,t1); %the signal for comparation in each step values are changed dlkz = length(z);%correction of the lengths - to be same N = max( [dlkz, dlky]); z = [z zeros(1,(N-dlkz))]; yn = [y zeros(1,(N-dlky))]; %z and yn have the same length j = j+1; pomoc(jj,j) = abs(z*yn'); % multiplication of this two signals this value can be squared matice3d(jj,j,jjj) = abs(z*yn'); %x-R0, y-t0, z-v % the same as the step before, but write into 3D matrix d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si end lu an n va p ie gh tn to end if max(max(pomoc))>max(max(pomoc2)) %comparation the max value from matrix pomoc wih the auxiliary matrix pomoc2 pomoc2=pomoc; %the matrix with the higher maximum is written into auxiliary matrix pomoc2 The highest from all cycles is the solution vfound = ve; %the value of v for this matrix is saved end end [num idx] = max(pomoc2(:)); %finding coodinates of the highest value [R0pos t0pos] = ind2sub(size(pomoc2),idx); R0found = R0min+R0step*R0pos-R0step; %recalculation of coordinates to right values t0found = t0min+t0step*t0pos-t0step; %vfound; R0found; %t0found; vpos = (vfound-vmin+vstep)/vstep; %calculation of the position of v found positions = [R0pos, t0pos, vpos]; %vector of the coordinates of found values for matice3d %%%%%%%%%%%%%%%%%%% % ost0 = t0min:t0step:t0max; % osR0 = R0min:R0step:R0max; % osv = vmin:vstep:vmax; % mesh(osv,osR0,pomoc2); % ylabel('R0 [m]'); % xlabel('v [m/s]'); % zlabel('value of x(t) and y(t) similarity'); % title(['Similarity of signals for different v and R0 and for t0found = ',int2str(t0found),'s']); figure parametr = 1; %Change this to figure 3.10, 3.11 and 3.12 mat3d = matice3d; rozmery = size(mat3d); vysledky = positions; if parametr = matice2d = reshape(mat3d(:,:,vysledky(1,3)),rozmery(1,1),rozmery(1,2)); osy = R0min:R0step:R0max; osx = t0min:t0step:t0max; else d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si lu if parametr = matice2d = reshape(mat3d(:,vysledky(1,2),:),rozmery(1,1), rozmery(1,3) ); osx = vmin:vstep:vmax; osy = R0min:R0step:R0max; else if parametr = matice2d = reshape(mat3d(vysledky(1,1),:,:), rozmery(1,2),rozmery(1,3) ); osy= t0min:t0step:t0max; osx=vmin:vstep:vmax; end end an n va p ie gh tn to d oa nl w ll u nf va an lu oi m z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si