IRS辅助的无源双基地雷达直达波干扰抑制

摘 要:无源双基地雷达(Passive Bistatic Radar, PBR)利用外辐射源发射的信号实现对目标的探测,而在 回波数据中,外辐射源的直达波干扰(Direct Path Interference, DPI)信号具有较强的功率,容易对弱目标的检测带 来影响,因此对直达波的抑制是 PBR信号处理的重要内容。智能反射表面(Intelligent Reflect Surface, IRS)可以 控制入射波的反射方向,实现对电磁波传播的控制。为此本文将 IRS应用于 PBR 的 DPI的抑制,在雷达接收机 附近放置 IRS,通过优化 IRS各个单元的离散相位,将回波中的 DPI功率约束在一定范围内,并最大化目标回波 的功率。该优化问题是非凸的二次约束二次规划,利用坐标上升法,可以得到较为满意的结果。计算机仿真分 析表明,在接收机附近放置中等尺寸的IRS,信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)可以提升8 dB 左右。

关键词:无源双站雷达;直达波干扰;智能反射表面;坐标上升法;信干噪比

0 引 言

        无源双基地雷达(Passive Bistatic Radar, PBR)

极化码(Polar Code)是由土耳其科学家Erdal Arıkan在2009年提出的一种新型纠错编码技术。它通过利用道的极化现象,将虚拟道分为误码率接近0和接近1/2的两类。在编码设计中,数据被放置在误码率极低的道上,从而实现高效的数据传输。极化码的主要优势在于其理论编码容量能够达到香农限,并且构造方法较为简单。 MATLAB是一种功能强大的数学计算和编程工具,广泛应用于科学研究和工程领域。在极化码的研究中,MATLAB可用于构建编码和解码算法,模拟数据在不同道条件下的传输效果,验证理论性能,并优化相关参数。 SC(Successive Cancellation,逐位取消)译码是极化码的基本解码方法。它从最可靠的比特开始,依次解码每个虚拟道,且每个比特的解码结果会影响后续比特的解码,因为它们之间存在依赖关系。虽然SC译码的实现较为简单,但其计算复杂度较高,随着码长的增加,解码时间会线性增长。 SCL(Successive Cancellation List,逐位取消列表)译码是SC译码的改进版本。它通过引入列表机制,同时处理多个路径,从而增强了错误校正能力,并在一定程度上降低了错误率。与SC译码相比,SCL译码虽然需要消耗更多的计算资,但能够提供更好的性能。 一个完整的MATLAB仿真资通常包含以下内容: 编码模块:用于实现极化码的生成,包括码字构造和极化矩阵操作等。 道模型:用于模拟各种通道,例如AWGN(加性高斯白声)道或衰落道。 SC/SCL译码模块:包含SC译码和SCL译码的算法实现。 误码率(BER)计算:通过比较发送和接收的码字,计算误码率,以评估编码性能。 性能曲线绘制:绘制误码率与比(SNR)之间的关系曲线,展示不同译码策略的性能差异。 使用说明:指导用户如何运行仿真,理解代码结构,以及如何调整参数以进行自定义实验。 代码注
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