ДОКЛАДЫ АКАДЕМИИ НАУК
ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

В статье представлены результаты разработки и верификации имитационной модели антенной решетки MIMO РЛС. Актуальность исследования обусловлена растущим применением MIMO-технологий в радиолокации, позволяющих формировать виртуальную апертуру с улучшенными направленными свойствами при меньшем количестве физических элементов. Целью работы является создание универсальной программной модели для анализа и синтеза MIMO-решеток различной конфигурации с поддержкой различных типов зондирующих сигналов. В основе модели лежит математический аппарат, описывающий формирование виртуальной решетки, излучение ортогональных сигналов, их прием, обработку согласованными фильтрами и последующее синфазное суммирование. Алгоритм моделирования включает поэтапный расчет излученного сигнала, моделирование приема на каждом элементе, выделение ортогональных составляющих и итоговое суммирование для получения диаграммы направленности. Основные результаты получены для двух типов комплексных огибающих: короткого видеоимпульса и ЛЧМ-сигнала. Проведено сравнение ДН моделируемой MIMO-решетки и эталонной классической решетки, элементы которой расположены в соответствии с рассчитанными позициями элементов виртуальной апертуры. Результаты показали полное совпадение диаграмм направленности решеток с относительной погрешностью, не превышающей 1 %, что подтверждает адекватность модели. Сделан вывод о возможности использования наиболее простого с вычислительной точки зрения сигнала – короткого видеоимпульса – для дальнейших исследований характеристик MIMO-антенн с помощью предложенного метода. Разработанная модель предназначена для использования при проектировании и оптимизации конфигураций антенных решеток MIMO РЛС.

1. Черняк В.С. Многопозиционные радиолокационные системы на основе MIMO РЛС // Успехи современной радиоэлектроники. – 2012. – № 8. – С. 29–45.
2. Li J., Stoica P. MIMO radar signal processing / ed. by J. Li, P. Stoica. – Hoboken, NJ: J. Wiley & Sons, 2009. – 472 p. – DOI: 10.1002/9780470391488.
3. Bergin J., Guerci J. MIMO radar: Theory and application. – Boston: Artech House, 2018. – 231 p.
4. MIMO radar; An idea whose time has come / E. Fishler, A. Haimovich, R. Blum, D. Chizhik, L. Cimini, R. Valenzuela // Proceedings of the 2004 IEEE Radar Conference, Philadelphia, PA, 2004. – IEEE, 2004. – P. 71–78. – DOI: 10.1109/NRC.2004.1316398.
5. Massive MIMO radar for target detection / S. Fortunati, L. Sanguinetti, F. Gini, M.S. Greco, B. Himed // IEEE Transactions on Signal Processing. – 2020. – Vol. 68. – P. 859–871. – DOI: 10.1109/TSP.2020.2967181.
6. Grove R.L. MIMO radar systems and algorithms – Imperfections and calibration. – Technical University of Denmark, 2022. – 189 p.
7. Скурихин В.И., Шифрин В.Б., Дубровский В.В. Математическое моделирование. – Киев: Технiка, 1983. – 270 с.
8. Shannon R.E. Systems simulation: The art and science. – Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1975. – 387 p.
9. Skolnik M.I. Radar handbook. – 3ed ed. – New York: McGraw Hill, 2008. – 1352 p.
10. Радиоэлектронные системы: основы построения и теория / под ред. Я.Д. Ширмана. – М.: Радиотехника, 2007. – 508 с.
11. Захарик А.П., Омельянчук Е.В., Мальцева В.А. Использование ЛЧМ-сигналов для решения задач локального позиционирования в режиме реального времени // Перспективы развития информационных технологий. – 2015. – № 25. – С. 13–17.
12. Мухамадиев С.М., Рогожников Е.В., Дмитриев Э.М. Исследование помехоустойчивости системы связи с линейной частотной модуляцией // Электронные средства и системы управления. – 2020. – № 1-1. – С. 21–24.