基于MIMO-OFDM信號的角度距離估計方法研究.pdf

1、車聯網作為智能交通系統(tǒng)研究的重點領域與集中體現，在實現車輛與周圍環(huán)境信息交互的同時，還應具備雷達感知功能。由于車載通信系統(tǒng)射頻前端結構與雷達系統(tǒng)越來越接近，車聯網利用通信信號實現雷達測距測速定位等功能是具有研究價值的。正交頻分復用(OFDM)技術作為雷達通信一體化的一項關鍵技術，在利用其實現雷達測距測速方面已經取得了一些成果。為了解決一體化系統(tǒng)中測角定位的問題，本文將多輸入多輸出(MIMO)技術與OFDM技術相結合，重點研究了車載環(huán)境下

2、基于MIMO-OFDM信號的角度距離估計方法。
　　首先，介紹了雷達通信一體化系統(tǒng)的應用場景和MIMO-OFDM基本系統(tǒng)結構，并闡述了一種交錯形式的OFDM幀結構;此幀結構不是選擇連續(xù)的OFDM子載波分配到多天線上，而是將每個OFDM符號中特定位置的子載波分配到不同的天線上發(fā)送，由于載波間相互正交，所以天線之間不會產生干擾。并且交錯幀結構可以使得每根天線的帶寬都等于信號帶寬，提高了帶寬的利用率。由于信號帶寬決定了參數估計的分辨率，

3、所以此結構可以提高參數估計的分辨率。
　　其次，車載環(huán)境下車輛發(fā)送信號為同頻信號以及多徑效應的存在，可能使得接收信號具有相關性。為了解決角度估計時由于信號相關而導致的空間分辨率低的問題，結合交錯幀結構以及MIMO技術，在車載MIMO-OFDM信號的基礎上提出了一種新的去相關DOA估計方法，并闡述了該方法的原理及推導過程。通過仿真，與空間平滑類算法在性能上進行了對比。仿真結果表明該方法不僅可以同時估計出相關和不相關信號的DOA，并且

4、在分辨率和抗噪聲性能上相比于傳統(tǒng)算法都有所提高。
　　最后，為了實現車載環(huán)境下的定位功能，定位參數的準確估計顯得至關重要。針對車載環(huán)境下MIMO-OFDM系統(tǒng)中定位參數估計問題，提出了一種基于MIMO信道矩陣的空時域角度距離估計方法;此方法利用了兩個一維的空域S-MUSIC和一個一維的時域T-MUSIC算法并結合了時域濾波和空域濾波技術。與傳統(tǒng)的算法相比該方法能高分辨的估計出頻率選擇性MIMO信道下信號的DOA、時延，從而準確的得