7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
2.3.2. phân giải tín hiệu
Vector chỉ phương tại máy thu radar MIMO cho tín hiệu trực giao là tích Kronecker của các vector chỉ phương phát và thu trong phương trình (2.11) và được gọi là vector chỉ phương MIMO [6],[7],[8]. Nó có thể được viết như:
(2.12) Vector chỉ phương MIMO tương ứng với một mảng thu cho thấy hiệu suất tương tự như hệ thống radar MIMO và nó bao gồm tất cả các kết hợp khác nhau có thể truyền và nhận pha. Để hiểu rõ hơn có hai ví dụ được cung cấp trong các đoạn tiếp theo.
Đối với một radar MIMO có mảng phát (thu) ULA là một tập hợp con tiếp giáp của ULA thu (phát), vector chỉ phương MIMO có các phần tử
riêng biệt. Đây là hệ số riêng biệt nhỏ nhất có thể xác định tình huống diễn ra trường hợp xấu nhất. Trong hình 2.4, minh họa trường hợp xấu nhất này được đưa ra. Trong hình, ở phía bên trái, cấu hình radar MIMO với bốn phần tử phát và bốn phần tử thu được hiển thị trong đó mảng phát cũng là mảng thu. Ở phía bên tay phải, mảng thu ảo tương ứng với vector chỉ phương MIMO được đưa ra. Trong mảng ảo bảy phần tử riêng biệt tồn tại và chín phần tử kết quả là sự lặp lại của các phần tử mảng nhất định.
Hình 2.4: Cấu hình mảng thu ảo - Trƣờng hợp xấu nhất
Nếu phát vector chỉ ở dạng:
[
] (2.13)
và thu được vector chỉ phương trong các hình thức:
[
] (2.14)
thì vector chỉ phương radar MIMO trở thành:
[
] (2.15)
Phương trình (2.15) mô tả trường hợp tốt nhất mà vector chỉ phương radar MIMO có phần tử riêng biệt. Điều này tương ứng với trường hợp mảng phát và mảng thu chia sẻ ít hoặc không có anten.
Một minh họa về trường hợp này được đưa ra trong hình 2.5. Trong hình một ULA rải rác của hai phần tử hoạt động như một mảng phát và một ULA đầy đủ của bốn phần tử hoạt động như một mảng thu. Mảng ảo có kết quả tám phần tử riêng biệt và không có sự lặp lại các phần tử mảng tồn tại trong mảng kết quả.
Hình 2.5: Cấu hình mảng thu ảo - Trƣờng hợp tốt nhất
Có thể thấy từ các số liệu, số lượng các phần tử riêng biệt trong các mảng ảo lớn hơn số lượng các phần tử thu trong các mảng thực tế ngay cả trong trường hợp xấu nhất. Do đó, khẩu độ mảng là hầu như mở rộng. Phần mở rộng này dẫn đến độ phân giải góc cao hơn và xác suất phát hiện tốt hơn. Độ phân giải góc cao hơn giúp cải thiện đặc điểm của một mục tiêu và cải thiện khả năng loại bỏ nhiễu và các nguồn gây nhiễu khác.
Hơn nữa sự lặp lại trong các phần tử mảng ảo cũng dẫn đến mức cánh sóng phụ giảm trong các chùm tia phát hay thu.