【MIMO雷达】 双门限广义似然比算法MIMO雷达Matlab仿真 双收回波信号 发射站位置，接收站位置，目标位置，发射能量，目标速度，目标散射横截面积

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🔥 内容介绍

摘要: 本文针对双站MIMO雷达系统，研究基于双门限广义似然比 (GLRT) 算法的目标检测性能。通过Matlab仿真，验证了该算法在多径环境下对目标的检测能力。仿真考虑了发射站位置、接收站位置、目标位置、发射能量、目标速度以及目标散射截面积等关键参数的影响，并分析了不同参数对检测性能的影响规律。最终结果表明，双门限GLRT算法有效地抑制了杂波干扰，提高了目标检测概率，并具备良好的鲁棒性。

关键词: MIMO雷达；双门限广义似然比算法；目标检测；Matlab仿真；双站

1. 引言

多输入多输出 (MIMO) 雷达技术近年来发展迅速，其利用多个发射天线和多个接收天线，通过波形分集和空间分集技术，有效地提高了雷达的探测性能和抗干扰能力。与传统的相控阵雷达相比，MIMO雷达具有更高的自由度，可以灵活地控制发射波形和接收波束，从而实现对目标的精确探测和参数估计。在各种应用场景中，目标检测是MIMO雷达系统中的核心任务之一。

本文重点研究基于双门限广义似然比 (GLRT) 算法的MIMO雷达目标检测问题。GLRT 算法是一种经典的检测算法，其具有良好的统计特性，能够在未知参数条件下有效地检测目标的存在。为了提高算法的鲁棒性和检测性能，本文引入了双门限机制，有效地抑制了虚警概率，提高了目标检测概率。本文将通过Matlab仿真，对双门限GLRT算法在双站MIMO雷达系统中的性能进行评估，并分析各种参数对检测性能的影响。

2. 系统模型与算法描述

2.1 系统模型

2.2 双门限广义似然比算法

我们利用 Matlab 进行了仿真实验，验证了双门限 GLRT 算法的性能。仿真中考虑了发射站位置、接收站位置、目标位置、发射能量、目标速度以及目标散射截面积等参数的影响。通过改变这些参数，分析了它们对目标检测概率和虚警概率的影响。仿真结果表明，双门限 GLRT 算法能够有效地抑制杂波干扰，提高目标检测概率，并且在一定程度上对参数变化具有鲁棒性。具体结果将在图中展示（此处省略具体图表，因篇幅限制）。

4. 结论

本文研究了基于双门限广义似然比算法的MIMO雷达目标检测问题。通过Matlab仿真，验证了该算法在多径环境下对目标的检测能力。仿真结果表明，双门限 GLRT 算法能够有效地提高目标检测概率并降低虚警概率。未来的研究方向包括：进一步改进算法，提高其在复杂环境下的鲁棒性；研究更有效的门限选择方法；将该算法应用于实际的MIMO雷达系统中。

📣 部分代码

function [FG] = GammaCDF(z,w,m0)

%FG 伽马分布z的累积分布函数

if z <= 0 

    FG = 0;

else

    sum = 0;

    for k = 1:m0-1

        sum = sum + power(z,k)/(power(w,k)*factorial(k));

    end

    FG = 1 - exp(-z/w).*sum;

end

end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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