MIMO虚拟天线阵列前视雷达成像实验
一、虚拟天线阵列前视雷达仿真
1、虚拟阵列原理
在4chip_cascade模式下，该EVM的天线阵列由16个RX天线和12个TX天线构成，在不考虑三维成像的情况下，只需要其中9个Tx。在MIMO模式下，发射天线和接收天线通过卷积可在方位向虚拟出86个子天线的天线阵列，子天线间隔为
子天线ID
发射天线和接收天线不同位置对应的ID。
2、虚拟天线阵仿真
如果将86个虚拟接收天线当作单发多收的实天线阵的话，可以借助sar成像的方法进行成像。
2.1 仿真参数
| 参数 | 数值 |
|---|---|
| 载波频率 | 7.8 GHz |
| 扫频带宽 | 100 MHz |
| 接收阵元数 | 86 |
| 阵元间距 | 1.9mm |
| 雷达高度 | 15 m |
| 景中心到原点距离 | 5m |
以上平台参数模拟东配楼楼顶向进行试验的场景，以验证实验可行性。
点目标在景中心和天线阵铅垂线上，最终成像结果如图。
二、实际数据处理
1、数据参数
该数据集为文件名为Cal_10cm_MIMO_1_MRR，角反射器目标距离为5m，采用4chip MIMO模式对目标进行采样。programmed参数如下：
2、数据测试
将数据从TD2中下载到PC端，通过TI官方的Matlab程序，可以将二进制文件进行处理，处理结果如图。
‘
2.1 数据存储结构
这里只利用该例程的前半部分提取二进制中的数据。结合官方参考手册Presentation Title Here
，可以得到数据的存储结构。在官方提供的例程里，程序对导入的数据进行逐帧处理。其中，每一帧有一个4-D数据构成。其中D1为距离向抽样数据，D2为一个发射天线发射chirp信号的个数，D3为接收天线阵列，D4为发射天线阵列。
2.2 SIMO模式下数据处理
这里提取其中一帧，在一个发射天线发射1个chrip信号，多个接收天线接收到的信号，如上图Chirp1右侧的数据。提取的数据大小为256 * 16。这里16个为接收天线个数，接收天线位置如图一所示。在方位向不对信号位置进行矫正的情况下，对数据进行距离向FFT和方位向FFT后得到下列成像结果图下。
如果将接收信号矫正到天线实际位置，中间数据进行补零处理，得到的回波数据如图
对上述回波数据进行距离FFT和方位FFT后得到如下结果，虽然方位向的数据量并没有增加，但由于观测角度增加，分辨率是有提高的，但因为数据不连续，导致最终成像的点也出现不连续的情况，无法分辨该目标点是否为一个点目标。
2.3 MIMO模式下数据处理
虽然MIMO可以将16个接收天线虚拟成86个虚拟天线阵列，但官方例程中是利用该虚拟阵列进行角度估计，而如果将该虚拟阵列当成单发多收的类似于SIREV的实天线阵利用SAR成像算法进行成像的话，可行性还需要推导验证。但不妨按照角度估计形成虚拟阵列的逻辑对数据进行处理。将不同位置发射天线和接收天线位置进行卷积，按照卷积关系将数据映射到86个虚拟天线阵列中，可以得到满阵列的回波数据。回波数据绝对值如下图。
对数据进行距离向FFT和方位向FFT后结果如下：
对数据进行距离向FFT，方位向进行去斜压缩没有明显提高方位向分辨率。去斜压缩代码和最终成像结果如下：
tm = 1:86;
ECHO_IMG = zeros(256,86);
for k=1:256
ss = exp(-1i*pi*tm.^2*0.0038/(4*k));
ECHO_IMG(k,:) = fftshift(fft(rangeFFT(k,:).*ss,86));
end
mesh(abs(ECHO_IMG))
三、总结
1、在以上仿真和实验中，由于阵列长度远小于天线到目标的距离，距离徙动的二次项也可忽略不计，所以方位向可以不进行距离徙动矫正而直接进行方位向压缩。同时由于阵列天线长度过短，即合成孔径长度过短，导致多普勒频移很小，在方位向进行一次FFT后，多普勒频谱长度和压缩后的长度相当，所以可以直接用一次FFT后的结果代替方位向压缩的结果。如果缩短减小作用距离，或增大天线阵列长度，则需要重新考虑距离徙动矫正和方位向压缩的问题。
2、MIMO虚拟阵列的信号重排列并没有进行公式推导证明，虽然从结果上看确实有可行性，但该实验只是对点目标进行成像，且点目标位于天线中央。下一步还需要验证多点目标在该模式下能否正常成像。
