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1、南京理工大學(xué)碩士學(xué)位論文MIMO雷達(dá)的自適應(yīng)波束形成算法及MIMOGMTI參數(shù)分析姓名：邵玉玲申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：陸錦輝20100601Abstract碩lj論文AbstractMIMOradarisanewradartechniquedevelopedquicklyintherecentyearsOntransmitting，eachchannelradiatesaorthogonalcodedwavefo
2、rmOnreceiving，thereturnsignalsareprocessedthroughabankofmatchedfilterstoseparateeachtransmittedsignalBecauseoftheapplicationofthespacediversityandthesignaldiversitytechniques，theperformancesofMIMOradarhavemanydifferences
3、fromtheconventionalradarsFirst，wemodeltheMIMOradarsignalInthebaseoftheseveralkindsofadaptivecriterionandadaptivebeamformingalgorithm，wediscusstheadaptivebeamformingalgorithmthatCanbeusedintheMIMOradarsystemAstothepresenc
4、eofstronginterferenceandjammingintheMIMOradarsystem，weproposeseveralalgorithmsthatCaneffectivelyignoretheinterferenceandjamming：Capon，APES，CAPESandCAMLInthepresenceofstronginterferenceandjamming：CaponCaneffectivelytellth
5、edirectionofthetarget；APEScantelltheexactamplitudeofthetarget；thecombinationofCaponandAPESCAPESandthecombinationofCaponandAML—CAMLCantelltheexactdirectionandamplitudeofthetargetsAstothepresenceoftheGaussnoise，weusetheMLm
6、ethodtocomparetheestimationofDOAinMIMOradarandphasedarrayradarandafteraseriesofexperiment，weprovethatMIMOradarhasthebetterperformanceGroundmovingtargetindicator(GMTI)radaroffersapotentiallyimportantapplicationforMIMOrada
7、rtechniqueWediscusstheperformanceofMIMOGMTIradarsSimplecharacterizationsofperformanceareintroducedWeinvestigatewaveformcorrelationoptimizationAsignificantissueistheminimumdetectablevelocityAstothetargetinthepresenceofthe
8、Gaussnoiseandclutters，whenSNRislargerthanathreshold，MIMadarhasthebetterdetectableperformancethanphasedarrayradarAstothenon—fluctuationtargetsintheclutters，MIMadarCanacquirehigherimprovementfactortotargetsmovingatarbitrar
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