分布式MIMO雷达目标跟踪精度联合资源优化方法

    公开(公告)号:CN106199579A

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201610479972.2

    申请日:2016-06-22

    CPC classification number: G01S13/66

    Abstract: 本发明涉及一种分布式MIMO雷达目标跟踪精度联合资源优化方法,首先推导目标函数,建立包含阵元、功率和带宽三个变量的资源分配优化模型;然后简化模型,利用凸松弛将阵元选取问题由0-1问题转变为凸优化问题;利用循环最小化将优化模型分解为阵元选取和功率分配的迭代优化子问题,利用SPCA方法对问题进行求解,直到目标函数不再优化为止,得到最终的阵元选取和功率分配结果,并计算出最终的带宽分配结果,对下一时刻的目标位置进行估计。本发明通过资源分配有效提高MIMO雷达的目标跟踪精度,同时提高资源利用率,通过选取合适的阵元子集,并且进行功率和带宽资源的最优配置,在雷达系统资源有限的情况下进一步提高目标跟踪的精度。

    MIMO认知无线电干扰网络中基于信道学习的频谱共享方法

    公开(公告)号:CN104918261A

    公开(公告)日:2015-09-16

    申请号:CN201510307075.9

    申请日:2015-06-08

    CPC classification number: Y02D70/00 H04W16/14

    Abstract: 本发明涉及MIMO认知无线电干扰网络中基于信道学习的频谱共享方法,通过分析接收的数据的二阶统计量获取需要的主用户干扰信道的空间特征,融合MIMO多子流传输和认知多信道切换技术,设计发送策略,避免对主用户的干扰,提高频谱共享效率;针对干扰信道状态信息缺失下次用户干扰网络与主用户系统共存问题,兼顾MIMO认知无线电网络的空间传输能力,融合主用户的信道切换能力,联合利用空间和频率资源的高效频谱共享方法,比以往单一资源利用方法的效率更高;分析了次用户通过设置信道学习时间对网络性能的影响,说明通过控制时间可以有效控制对主用户的干扰功率;从自由度检测性能、主用户误码率、算法收敛性和网络容量等多方面分析。

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