【摘 要】
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分布式MIMO（Multiple Input Multiple Output）雷达,是近期雷达研究的一个重要方向。本文研究的地基大规模分布式MIMO雷达系统,各个雷达节点主要采用收发共址的MIMO工作体制,抗截获能力强,本文采用遗传算法、混合编码产生高性能的正交雷达波形。采用GPU（Graphic Processing Unit）+CPU（Central Processing Unit）异构分布计
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分布式MIMO（Multiple Input Multiple Output）雷达,是近期雷达研究的一个重要方向。本文研究的地基大规模分布式MIMO雷达系统,各个雷达节点主要采用收发共址的MIMO工作体制,抗截获能力强,本文采用遗传算法、混合编码产生高性能的正交雷达波形。采用GPU（Graphic Processing Unit）+CPU（Central Processing Unit）异构分布计算模型,使用GPU强大的并行处理能力,对信号处理每个环节进行加速,让多GPU处理多节点的数据,加快信号处理速度。针对分布式MIMO雷达波形设计与GPU信号处理平台,本文主要工作如下。（1）为了使得雷达各个节点发射的信号相互正交,使用两种遗传算法设计正交二相码,从自相关和互相关特性方面验证了所设计二相码的可用性;为了让分布式MIMO雷达可以自适应地发射各种波形,研究了混合编码信号的设计,针对二相码信号、线性调频信号、线性调频-二相码混合信号、二相码-线性调频混合信号四种信号,从模糊函数、距离分辨率、多普勒容忍性、自相关互相关特性、动目标检测（Moving Target Detection,MTD）特性方面分析了每种信号的特点及适用场景;然后研究了适用于分布式MIMO雷达系统的变长码发送方法;结合上述研究,最后给出了分布式MIMO雷达系统自适应选择波形的原则。（2）针对分布式MIMO雷达节点众多、数据量大、信号处理耗时多的问题,采用GPU对节点数据进行并行处理并给出信号处理平台软件架构设计方案。设计了层次化、模块化、安全化的软件架构,保证了GPU信号处理平台的可靠性。随后,介绍了单结点波束形成、匹配滤波、MTD、恒虚警检测几个算法GPU加速方法,并用GPU对实测数据进行了加速,和仿真软件处理速度进行对比,验证了每个模块的加速效果。针对分布式MIMO雷达多节点搜索合成,采用了GPU实现,相比于仿真软件加速效果显著。最后设计了基于网络数据传输的终端显示界面,提高了平台的易用性。
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