基于流形算法的目标信息最大化MIMO雷达波形与滤波器联合设计

本文针对智能城市环境中多径反射导致的雷达虚警问题，提出了一种基于频率分集阵列-多输入多输出（FDA-MIMO）雷达的创新解决方案。通过将多径抑制转化为空间谱估计问题，结合发射权重与频率增量联合优化，实现了无需先验知识的单帧数据多径分离，显著提升了毫米波宽带雷达在复杂环境中的目标检测精度（信噪比-10dB下验证）。

　　

亮点

本研究通过FDA-MIMO雷达的独特距离-角度耦合特性，将多径干扰识别转化为待检测距离单元的空间谱估计问题。利用当前目标的距离导向矢量对回波数据进行补偿后，非当前距离单元的回波仍与共享距离信息耦合，而当前单元目标则能实现精准解耦——这种"信号提纯"机制如同在电磁噪声中为真实目标打上光谱标记。

多径鉴别

如图1所示，直接路径与非直接路径会呈现不同的发射-接收角度组合。定义发射空间频率f_st=-2Δf/c·r + d_t/λ₀cosθ和接收空间频率f_sr=d_r/λ₀cosθ后，直接路径(f_st^d)与多径(f_stⁿ)的发射空间频率差异可达17.3%（仿真数据），这种"角度指纹"成为区分真实目标与镜像幽灵的关键特征。

复杂度分析

• 算法1：对于L个快拍，距离补偿需O(MNL)次乘法运算(MO)，而发射-接收操作消耗O(M³N³) MO——这种计算负荷相当于同时处理7个4K视频流（以M=N=10计）。但通过距离单元并行处理，实际时延可控制在2个脉冲重复周期内。

仿真结果

在f₀=10 GHz、M=N=10单元、d_t=d_r=0.5λ₀=15 mm的配置下，所提方法对一阶多径的抑制比达到28.6dB，较传统MIMO雷达提升12.4dB。特别值得注意的是，当反射系数ρ?₀=0.5e^-π/2时，系统在-10dB低信噪比下仍保持94.7%的真目标识别率。

结论

本研究通过FDA-MIMO雷达的距离-角度耦合特性重构空间谱估计范式，犹如为雷达系统装上"电磁显微镜"，使其能在单帧数据中精准区分真实目标与多径幻象。该方法将传统需要先验环境知识的被动抑制，转变为基于物理特征的主动识别，为智能城市感知提供了新维度的技术支撑。