BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ - VÕ VĂN PHÚC NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG PHÁT HIỆN MỤC TIÊU TRONG RA ĐA MIMO LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHỊNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ QUÂN SỰ - VÕ VĂN PHÚC NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG PHÁT HIỆN MỤC TIÊU TRONG RA ĐA MIMO Ngành: Kỹ thuật Ra đa dẫn đường Mã số: 52 02 04 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Lê Ngọc Uyên TS Vũ Tuấn Anh HÀ NỘI - 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng hướng dẫn tập thể giáo viên hướng dẫn Các số liệu, kết trình bày luận án trung thực chưa công bố cơng trình khác, liệu tham khảo trích dẫn đầy đủ Tác giả luận án Võ Văn Phúc ii LỜI CẢM ƠN Luận án thực Viện Khoa học Công nghệ Quân sự/Bộ Quốc phịng Lời đầu tiên, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới TS Lê Ngọc Uyên, TS Vũ Tuấn Anh, Thầy có định hướng nghiên cứu tận tình hướng dẫn, bảo giúp đỡ thực luận án Tôi xin trân trọng cảm ơn Thủ trưởng Viện Khoa học Công nghệ Quân sự, Phòng Đào tạo, Viện Ra đa tạo điều kiện thuận lợi, hỗ trợ giúp đỡ suốt trình học tập, nghiên cứu thực luận án Tôi xin trân trọng cảm ơn Thầy giáo Viện Ra đa, Viện Khoa học Công nghệ Quân sự, Học viện Kỹ thuật Quân nhà khoa học, chuyên gia cho lời khuyên, ý kiến đóng góp q báu Tơi xin bày tỏ biết ơn sâu sắc tới gia đình, người thân, đồng nghiệp bạn bè đã quan tâm, cổ vũ, động viên tạo điều kiện tốt cho tơi hồn thành luận án Tác giả luận án Võ Văn Phúc iii MỤC LỤC Trang DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ .viii MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ RA ĐA MIMO 1.1 Khái niệm hệ thống đa MIMO 1.2 Phân loại hệ thống đa MIMO 11 1.3 Khái niệm mạng ảo đa MIMO………………………………….12 1.4 Mơ hình tín hiệu đa MIMO……………………………………………16 1.5 Tổng quan tình hình nghiên cứu hệ thống đa MIMO……………20 1.5.1 Tình hình nghiên cứu nước ngồi 20 1.5.2 Tình hình nghiên cứu nước 25 1.6 Định hướng nghiên cứu luận án …………………………………….26 1.7 Kết luận chương 1……………………………………………………….28 CHƯƠNG BÀI TOÁN PHÁT HIỆN MỤC TIÊU TRONG RA ĐA MIMO……………………………………………………………………….30 2.1 Khả phát mục tiêu đa MIMO 30 2.1.1 Mơ hình xử lý tín hiệu đa MIMO………………………….30 2.1.2 Phát mục tiêu đa MIMO………………………………32 2.1.3 Kết khảo sát………………………………………………….33 2.2 Thuật tốn tối ưu phát tín hiệu thăng giáng đa MIMO…36 2.2.1 Mơ hình tín hiệu…………………………………………………….36 2.2.2 Ra đa MIMO với tín hiệu phát xạ phân tán…………………….38 2.2.3 Ra đa MIMO với tín hiệu phát xạ tập trung…………………….43 2.3 Kiểm sốt búp sóng phụ theo cự ly đa MIMO…………………48 2.3.1 Đặt vấn đề………………………………………………………… 48 iv 2.3.2 Cấu trúc xử lý tín hiệu đa MIMO với lọc khơng phối hợp…50 2.3.3 Lọc ISR nhỏ cho dạng tín hiệu ………………………….52 2.3.4 Lọc ISR tối thiểu cho nhiều dạng tín hiệu………………………… 57 2.3.5 Các kết mơ phỏng………………………………………………58 2.3.6 Nhận xét…………………………………………………………….62 2.4 Kết luận chương 2……………………………………………………….63 CHƯƠNG XÂY DỰNG GIẢI PHÁP NHẰM NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG PHÁT HIỆN MỤC TIÊU TRONG RA ĐA MIMO………… 64 3.1 Giải pháp cấu trúc hình học để tối ưu mạng thu phát ảo giản đồ hướng anten hệ thống đa MIMO……………………………………………64 3.1.1 Đặt vấn đề………………………………………………………… 64 3.1.2 Thuật tốn tính tọa độ phần tử mạng anten…………………… 68 3.1.3 Kết tính tốn mơ phỏng…………………………………… 72 3.1.4 Kết luận 76 3.2 Giải pháp tổng hợp điều khiển hình dạng giản đồ hướng anten đa MIMO theo phương pháp phân rã - QR………………… ………………77 3.2.1 Đặt vấn đề 77 3.2.2 Tổng hợp thuật tốn…………………………………………………79 3.2.3 Kết tính tốn mơ phỏng…………………………………… 84 3.2.4 Kết luận…………………………………………………………… 92 3.3 Kết luận chương 3……………………………………………………….93 KẾT LUẬN 95 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ……97 TÀI LIỆU THAM KHẢO…………………………………………… 98 v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT Dạng sóng phát xạ trực giao Biên độ tín hiệu phản xạ từ mục tiêu [V] θ Hướng quan sát mục tiêu * Phép tính tích chập α Hệ số tán xạ ngược Rx Ma trận tương quan tín hiệu Tạp dọc [V] 𝐻1 Giả thiết có mục tiêu 𝑃𝐷 Xác suất báo động lầm 𝐻0 Giả thiết khơng có mục tiêu 𝑃𝐷 Xác suất phát d Khoảng cách mạng phát thu [m] dT Khoảng cách phần tử anten phát [m] dR Khoảng cách phần tử anten phát [m] λ Bước sóng phát xạ [m] R Khoảng cách mục tiêu máy phát [m] ξQ Hệ số tán xạ Q Nguồn tán xạ Tín hiệu phát xạ phần tử phát m AMP Anten mạng pha Phased Array Antenna ISR Tỉ số tổng hợp búp sóng bên Integrated Sidelode Ratio MIMO Nhiều đầu vào, nhiều đầu ULA Mạng tuyến tính Uniform Linear Array LFM Điều tần tuyến tính Linear Frenquency Modulated Multipe-Input, MultipleOutput vi PSR Tỉ số đỉnh cánh sóng bên Peak Sidelobe Ratio QR Đáp ứng nhanh Quick Response RCS Diện tích phản xạ hiệu dụng Radar Cross Section SNR Tỉ số tín tạp Signal - to - Noise Ratio SIAR Ra đa xung mặt mở tổng hợp The Synthetic Impulse and Aperture Radar vii DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 3.1 Giá trị thời gian trễ tín hiệu phản xạ…………………….67 Bảng 3.2 Tổng hợp tham số giản đồ hướng anten hai trường hợp RX To - Way với giá trị M, N V khác nhau……………………………75 Bảng 3.3 Trường hợp độ rộng búp sóng u cầu 60: Kết tính tốn độ rộng búp sóng thời gian tính tốn .89 Bảng 3.4 Trường hợp độ rộng búp sóng u cầu 600: Kết tính tốn độ rộng búp sóng thời gian tính tốn 90 Bảng 3.5 Trường hợp ba búp sóng, độ rộng búp sóng yêu cầu 200: Kết tính tốn độ rộng búp sóng thời gian tính tốn 90 viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Trang Hình 1.1 Mơ hình đa MIMO………………………………7 Hình 1.2 Diện tích phản xạ mục tiêu với góc quan sát khác Hình 1.3 Phân loại đa MIMO…………………………………………11 Hình 1.4 Hệ thống đa MIMO…………………………………………13 Hình 1.5 Một hệ thống đa MIMO với mạng ảo tuyến tính đều………14 Hình 1.6 Một hệ thống đa MIMO với mạng ảo tuyến tính xếp chồng… 16 Hình 1.7 Mơ hình tín hiệu đa MIMO (với M = N = 3) 17 Hình 1.8 Sơ đồ xử lý tín hiệu lọc phối hợp đa MIMO…19 Hình 2.1 Mơ hình xử lý tín hiệu đa MIMO 31 Hình 2.2 Mối quan hệ xác suất phát xác suất báo động lầm……………………………………………………………………… 34 Hình 2.3 Xác suất phát mục tiêu theo SNR………………….34 Hình 2.4 Xác suất phát đa MIMO M tăng…………35 Hình 2.5 Xác suất phát đa MIMO N tăng……… 35 Hình 2.6 Sơ đồ cấu trúc xử lý tối ưu tín hiệu phát xạ phân tán theo thuật tốn (2.37)…………………………………………………… 42 Hình 2.7 Sơ đồ cấu trúc xử lý tối ưu tín hiệu phát xạ phân tán theo thuật tốn (2.38)…………………………………………………….43 Hình 2.8 Sơ đồ cấu trúc xử lý tối ưu tín hiệu phát xạ tập trung theo thuật toán (2.46) 46 Hình 2.9 Sơ đồ cấu trúc xử lý tối ưu tín hiệu phát xạ tập trung theo thuật tốn (2.47)…………………………………………………….47 Hình 2.10 Sơ đồ cấu trúc xử lý tối ưu tín hiệu phát xạ tập trung theo thuật tốn (2.48)…………………………………………………….48 Hình 2.11 Cấu trúc xử lý tín hiệu đa MIMO 51 Hình 2.12 Đáp ứng lọc không phối hợp cho mã Kasami 91 Từ q trình mơ phỏng, kết tính tốn mơ phỏng, ta rút số nhận xét sau: - Thuật toán tổng hợp điều khiển hình dạng giản đồ hướng theo phương pháp phân rã - QR cho độ xác cao phương pháp SDP Ta thấy rõ điều thông qua điều kiện mô tham số đặc trưng cho hình dạng giản đồ hướng anten, độ rộng búp sóng mức búp sóng phụ Điều kiện mô đây: Bước xây dựng giản đồ hướng với phương pháp phân rã - QR Δθ = 1º lớn nhiều với phương pháp SDP Δθ = 0,01º Còn tham số đặc trưng cho hình dạng giản đồ hướng anten phương pháp phân rã - QR cho phép đạt độ rộng búp sóng chính, xác (các bảng từ Bảng 3.3 đến Bảng 3.5) mức búp sóng phụ nhỏ so với phương pháp SDP (các hình vẽ từ Hình 3.13 đến Hình 3.24) - Trường hợp yêu cầu độ rộng búp sóng hẹp, số lượng phần tử mạng anten M nhỏ độ xác phương pháp phân rã - QR giảm đáng kể, dù tốt phương pháp SDP Kết mơ tính tốn (Hình 3.15 Bảng 3.3) cho thấy, sai lệch độ rộng búp sóng so với yêu cầu lớn (trường hợp M = 8, độ rộng búp sóng yêu cầu 6º độ rộng búp sóng mơ 10º) Mặt khác, mức búp sóng bị giảm mức búp sóng phụ tăng lên đáng kể - Thuật tốn tổng hợp giản đồ hướng theo phương pháp phân rã - QR cho phép giảm khối lượng tính tốn, kéo theo thời gian tính tốn nhanh nhiều so với phương pháp SDP (các bảng từ Bảng 3.3 đến Bảng 3.5) Ưu điểm thể rõ nét trường hợp tăng số lượng phần tử mạng anten M trường hợp tạo giản đồ hướng có nhiều búp sóng Với phương pháp phân rã - QR phần lớn khối lượng tính tốn nằm công đoạn thực phân rã - QR ma trận A, tức phụ thuộc vào số lượng phần tử mạng anten M giá trị bước xây dựng giản đồ hướng Δθ Với dạng 92 mạng anten cụ thể, phân rã - QR thực lần giai đoạn thiết kế lưu trữ nhớ thiết bị tính tốn Trong q trình hoạt động, thay đổi hình dạng giản đồ hướng theo yêu cầu thay đổi véc tơ cột B biểu thức (3.17) Việc giải toán (3.12) phụ thuộc vào giá trị bước xây dựng giản đồ hướng Δθ, số lượng phần tử mạng anten M số búp sóng giản đồ hướng Bước xây dựng giản đồ hướng Δθ nhỏ, số lượng phần tử mạng anten M số búp sóng yêu cầu giản đồ hướng lớn khối lượng tính toán lớn Cần đặc biệt ý trường hợp tạo giản đồ hướng có nhiều búp sóng đó, số lượng búp sóng thay đổi số lượng điều kiện (3.12) thay đổi kéo theo khối lượng tính tốn thay đổi Số lượng búp sóng lớn khối lượng tính tốn lớn, kéo theo thời gian tính toán tăng lên đáng kể 3.2.4 Kết luận Từ phân tích lý thuyết kết tính tốn mơ trình bày, rút số kết luận sau: - Trong hệ thống đa MIMO, phát xạ tín hiệu dải hẹp cách kiểm sốt mối tương quan chéo (tính tốn ma trận tương quan R) tín hiệu này, tạo điều khiển giản đồ hướng anten có hình dạng u cầu Để điều khiển hình dạng giản đồ hướng cần phải có tập hợp ma trận tương quan R, lưu trữ nhớ liên tục tính tốn cập nhật hệ thống máy tính - Thuật toán tổng hợp điều khiển giản đồ hướng theo phương pháp phân rã - QR, thơng qua việc tính tốn ma trận tương quan R tín hiệu phát xạ, để thiết lập điều khiển giản đồ hướng anten có hình dạng u cầu - Thuật tốn tổng hợp điều khiển hình dạng giản đồ hướng theo phương pháp phân rã - QR có số ưu điểm so với thuật toán dựa phương pháp lập trình bậc sau: 93 + Khả thiết lập hình dạng giản đồ hướng anten theo yêu cầu có độ xác cao hơn, đặc biệt tổng hợp giản đồ hướng có nhiều búp sóng + Khối lượng tính tốn giảm kéo theo thời gian tính tốn nhanh hơn, điều phù hợp với yêu cầu xử lý thời gian thực cho phép giảm yêu cầu cấu hình cần đáp ứng hệ thống máy tính - Thuật tốn tổng hợp điều khiển hình dạng giản đồ hướng theo phương pháp phân rã - QR tồn hạn chế yêu cầu độ rộng búp sóng hẹp (nhỏ 6º) độ xác giảm đi, đặc biệt số lượng phần tử mạng anten M nhỏ Vấn đề tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện tương lai 3.3 Kết luận chương Trong Chương 3, luận án trình bày đề xuất giải pháp nhằm nâng cao chất lượng phát mục tiêu đa MIMO: - Giải pháp cấu trúc hình học để tối ưu mạng thu phát ảo, tối ưu giản đồ hướng anten nhằm nâng cao độ phân giải góc hệ thống đa MIMO Việc tối ưu mạng thu phát ảo, tối ưu giản đồ hướng anten thực việc tính tốn xếp cấu trúc hình học mạng anten cách phù hợp Kết nghiên cứu luận án công bố cơng trình [CT2] - Giải pháp tổng hợp điều khiển hình dạng giản đồ hướng anten đa MIMO cách giải hệ phương trình đại số tuyến tính theo phương pháp phân rã - QR Giải pháp cho phép thay đổi hình dạng giản đồ hướng anten phù hợp với cấu trúc thời gian tín hiệu phát xạ nhằm giảm khả tác động nhiễu tích cực lên búp sóng chính, đồng thời làm giảm ảnh hưởng nhiễu thụ động Ưu điểm giải pháp khả thiết lập hình dạng giản đồ hướng xác giảm thời gian khối lượng tính tốn so với phương pháp khác [38], [70] Việc giảm thời gian khối lượng tính tốn cho phép tiệm cận với u cầu xử lý thời gian thực giảm yêu 94 cầu cấu hình cần đáp ứng hệ thống tính tốn (máy tính) Kết nghiên cứu luận án cơng bố cơng trình [CT3], [CT6] Theo [1], [38], việc nâng cao độ phân giải góc khả chống nhiễu làm tăng khả chất lượng phát cho hệ thống đa Vì vậy, giải pháp mà luận án đề xuất, áp dụng đa MIMO góp phần nâng cao khả chất lượng phát cho hệ thống đa MIMO 95 KẾT LUẬN Luận án nghiên cứu đa MIMO, tập trung vào tốn phát giải pháp nâng cao chất lượng phát mục tiêu đa MIMO Các nội dung nghiên cứu luận án, bao gồm: Nghiên cứu tổng quan đa MIMO, tổng hợp đánh giá tình hình nghiên cứu đa MIMO nước giới Nội dung cung cấp kiến thức đa MIMO, tổng hợp đánh giá tình hình nghiên cứu đa MIMO nước giới Từ định hướng nghiên cứu luận án Nghiên cứu đánh giá khả phát mục tiêu đa MIMO, thuật toán tối ưu phát mục tiêu thăng giáng giải pháp kiểm sốt búp sóng phụ theo cự ly đa MIMO Nội dung nghiên cứu với nội dung nghiên cứu tiền đề sở khoa học cho nội dung nghiên cứu luận án phần Nghiên cứu đề xuất số giải pháp nhằm nâng cao chất lượng phát mục tiêu đa MIMO Nội dung nghiên cứu tập trung vào giải pháp mà luận án đề xuất để nâng cao chất lượng phát mục tiêu đa MIMO Kết nội dung nghiên cứu đóng luận án * Các đóng góp luận án: - Đề xuất thuật tốn tổng hợp cấu trúc hình học nhằm tăng tối đa phần tử thu phát ảo để tạo giản đồ hướng anten tối ưu tuyến thu phát mặt phẳng, cho phép nâng cao độ phân giải góc hệ thống đa MIMO - Đề xuất thuật toán tổng hợp điều khiển giản đồ hướng anten hệ thống đa MIMO, dựa phương pháp giải hệ phương trình đại số tuyến tính (phương pháp phân rã - QR), cho phép tính tốn ma trận tương quan thơng thường tín hiệu phát xạ để giản đồ hướng nhận hình dạng mong muốn 96 * Hướng phát triển luận án: - Thực thuật toán cấu trúc hình học với số lượng hệ thống thu phát cụ thể thực tế để kiểm chứng kết nghiên cứu - Thuật tốn kiểm sốt búp sóng phụ theo cự ly đa MIMO mở rộng tối ưu phạm vi góc rộng hoặc/và dịch tần Doppler lớn, tương tự phương pháp tối ưu chuỗi ô cự ly 97 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐƯỢC CƠNG BỐ [CT1] Lê Ngọc Uyên, Võ Văn Phúc, Đinh Văn Trường, Cao Văn Vũ, “Phân tích tỷ số tín/tạp hệ thống đa MIMO”, Hội nghị quốc gia lần thứ 18 điện tử, viễn thông công nghệ thông tin, tr.130-134, 2015 [CT2] Lê Ngọc Uyên, Võ Văn Phúc, Cao Văn Vũ, “Thuật tốn tổng hợp cấu trúc hình học mạng ăng ten đa MIMO”, Hội nghị khoa học kỹ thuật đo lường toàn quốc lần thứ VI (Tuyển tập Báo cáo khoa học), tr 553-564, 2015 [CT3] Võ Văn Phúc, Lê Ngọc Uyên, Cao Văn Vũ, “Tổng hợp cấu trúc thời gian tín hiệu nhiễu đa MIMO theo đặc tính giản đồ hướng biết trước ăng ten mạng pha”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CNQS, Viện KH&CNQS, số 40, tr.35-41, 2015 [CT4] Võ Văn Phúc, Lê Ngọc Uyên, Vũ Tuấn Anh, Dương Tuấn Việt, “Khả phát mục tiêu đa MIMO”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CNQS, Viện KH&CNQS, đặc san đa 2016, tr.51-57, 2016 [CT5] Võ Văn Phúc, “Giải pháp kiểm soát búp sóng phụ theo cự ly đa MIMO”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CNQS, Viện KH&CNQS, số 80, tr.3541, 2022 [CT6] Võ Văn Phúc, Vũ Tuấn Anh, Nguyễn Văn Duy, Phạm Khắc Lanh, “Thuật toán tổng hợp điều khiển giản đồ hướng anten đa MIMO cách giải hệ phương trình đại số tuyến tính theo phương pháp phân rã QR”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CNQS, Viện KH&CNQS, số 84, tr.3-12, 2022 98 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] PGS.TS Hoàng Thọ Tu, (2003), “Cơ sở xây dựng đài đa cảnh giới”, Nhà xuất QĐND, Hà nội Tiếng Anh: [2] A M Haimovich, R S Blum, and L J Cimini, (2008), “MIMO radar with widely separated antennas”, IEEE Signal Process, Mag., vol 25, no 1, pp.116-129 [3] A A Gorji., T Kirubarajan., and R Tharmarasa., (2012), “Antenna Allocation for MIMO Radars with Colocated Antennas”, in Proc 15th Internatonal Conference on Information Fusion [4] A K M Tohidur Rahman, S M M Hossain Mahmud., (2014), "Target Detection Performance of Coherent MIMO Radar Using Space Time Adaptive Processing", IEEE, 3rd International Conference On Informatics, Electromics & Vision 2014, P.1-5 [5] A Pakdaman., H Bakhshi., (2018), "Separable transmit beampattern design for MIMO radars with planar colocated antennas", Int J Electron Commun (AEU) 89 P.153-159 [6] A．De Maio and M．Lops, (Jul 2007), “Design principles of MIMO radar detectors”, IEEE Transactions On Aerospace and Electronic Systems，43(3), pp.886-898 [7] B Chen, S Zhang, Y Wang, and J Wang, (Oct 2001), “Analysis and experimental results on sparse- array synthetic impulse and aperture radar”, Proc, 2001 CIE Int, Conf Radar, pp 76-80 [8] Bliss, D., and Forsythe, K., (Nov 2003), “MIMO radar and imaging: Degrees of reedom and resolution”, In Conference Record of the Thirty- 99 Seventh Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, Pacific Grove, CA [9] Boyd, S., and Vandenberghe, L., (2004), “Convex Optimization”, Cambridge University Press, Cambridge [10] Brookner E., (2013), “MIMO radar: Demystified, Microwave , Frequency Matters”, v.56, No.1, http://www.microwavejournal.com/articles/print/18894mimo-radar-demystified [11] C Y Chen and P P Vaidyanathan, (April 2009), “MIMO Radar Waveform Optimization with Prior Information of the Extended Target and Clutter”, IEEE Trans on Signal Processing, accepted for future publication [12] C Y Chen and P P Vaidyanathan, (Dec 2008), “MIMO Radar Ambiguity Properties and Optimization Using Frequency-Hopping Waveforms”, IEEE Trans on Signal Processing [13] C Y Chen and P P Vaidyanathan, (April 2009), “MIMO Radar Waveform Optimization with Prior Information of the Extended Target and Clutter”, IEEE Trans on Signal Processing, accepted for future publication [14] Changzheng Ma, Tat Soon., (2010), "Receiver Design for MIMO Radar Range Sidelobes Suppression", IEEETrans, VOL 58, NO 10, P.5469-5474 [15] Chun-Yang Chel, (June.2009), “Signal Processing Algoritthms for MIMO Radar”, California Institute of Technolpgy Pasadena, California [16] D W Bliss and K W Forsythe, (Oct 2006), “MIMO radar medical imaging: Self-interference mitiga-tion for breast tumor detection”, Conf Record 40th Asilomar Conf Signals, Systems & Computers, pp.1558-1562 [17] D．I Fuhrmann and G S．Antonio, (Nov 2004), “Transmit beamforming for MIMO radar systems using partial signal correlation”, Proceeding 38th Asilomar Conference on Singal, System and Computers, pp 295-299 100 [18] Davis, M S., Showman, G.A., and Lanterman, A.D., (Aug 2014), “Coherent MIMO radar: The phased array and orthogonal waveforms”, IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 29, 8, Part II, 76-90 [19] Dr Arye Nehorai., (2012), "Adaptive MIMO Radar for Target Detection, Estimation, and Tracking", Washington University in St Louis [20] E Veklerov, J Llacer., (1987), “Stopping Rule for the MLE Algorith Based on Statistical Hypothesis Testing”, Mathematics, Computer Science, IEEE Transaction on Medical Imaging [21] F C Robey et al., (Nov 2004), “MIMO radar theory and experimental results”, Conf Record 38th Asilomar Conf Signals, Systems & Computers, Pacific Grove, CA [22] Fishier, A M Haimovich,＆S．Blum, D Cizhik, L Cimini and R Valenzuela, (Apr 2004), “MIMO radar: all idea whose time has come”, Proceeding IEEE Radar Conference, pp.71-78 [23] Frazer G.J., Abramovich Y.I., Johnson, (April 2007), “Spatially Waveform Diverse Radar: Perspectives for High Frequency OTHR”, BA et al.Proc IEEE Radar Conf, Rome, Italy, pp.789-794 [24] Fred Daum, Jim Huang, (Feb 2009), “MIMO radar: snake oil or good idea”, IEEE A&E Systems Magazine [25] Friedlander B., (Oct 2012), “On Transmit Beamforming for MIMO Radar”, IEEE Trans on Aerospace and Electronic Systems, v.48, No 4, P 3376-3388 [26] G S Antonio and D R Fuhrmann, (Dec 2005), “Beampattern Synthesis for Wideband MIMO Radar Systems”, Proc 1st IEEE International Workshop on Computational Advancesin Multi-Sensor AdaptiveProcessing, pp.105-108 101 [27] Guang Hua, Student Member., (2013), "Receiver Design for Range and Doppler Sidelobe Suppression Using MIMO and Phased-Array Radar", IEEETrans, VOL 61, NO 6, P.1315-1326 [28] H Xu, R S Blum., J Wang, and J Yuan., (2015), “Colocated MIMO radar waveform design for transmit beampattern formation”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol 51, no 2, pp 1558-1568 [29] Hai Deng, Braham Himed, (2009), “IEEE Transactions on Antennas and Propagation”, Vol.57, N02 [30] Harald Iwe, Radar-Sensor AS Oslo, Norway, (2016), "Antenna Processing Optimization for a Colocated MIMO Radar", DOI to published version: 10.1109/RADAR.2016.7485290 [31] HF Godrich, A M Haimovich, and R S Blum, (2007), “Concepts and Applications of a MIMO Radar Sysem with Widely Separated Antennas”, Book Chapter, in preparation [32] Hongbin Li, Braham Himed, (2011), “IEEE journal of selected topics in signal processing”, Vol 4, №1 [33] Hu, L., Liu, H., Feng, D.-Z., Jiu, B., Wang, X., and Wu, S., (Aug 2010), “Optimal mismatched filter bank design for MIMO radar via convex optimization”, In 2010 International Waveform Diversity and Design Conference, Niagra Falls, ON [34] Hua, G., and Abeysekera, S., (2013), “Receiver design for range and Doppler sidelobe suppression using MIMO and phased-array radar”, IEEE Transactions on Signal Processing, 61, 6, pp.1315-1326 [35] Huang Qian, (2011), “Target Detection of MIMO Radar”, IEEE Cross Strait 102 [36] J Dorey, G Garnier, and G Auvray, (1989), “RIAS radar a impulsion et antenne synthetique, Colloque International sur le Radar”, Paris, pp 556-562, April [37] J Li and P Stoica, (2007), “MIMO radar with colocated antennas”, IEEE Signal Pro-cess Mag., vol 24, no 5, pp.106-114 [38] J Li and P Stoica, (2009), “MIMO Radar Signal Processing”, John Willey & Sons [39] J Tabrikian, (July 2006), “Barankin bounds for target localization by MIMO radars”, Proc IEEE Workshop on Sensor Array and Multichannel Processing, pp 287-281 [40] Jian Li，Luzhou Xu，P．Stoica，D．Bliss，and K Forsythe., (Jan 2008), “Range compression and waveform optimization for MIMO radar-a Cramer-Rao bound based study”, IEEE Transactions On siva Processing, v01 56, No.1, pp.218-232． [41] K L Bell, Y Ephraim, and H L Van Trees, (Feb 2000), “A Bayesian approach to robust adaptive beamforming”, IEEE Trans Sig Proc., vol 48, pp.386-398 [42] Kasami, T., (Apr.1996), “Weight distribution formula for some class of cyclic codes”, University of Illinois, Tech, Rep, R-25 [43] Keel, B., and Baden, J M (2012), “Advanced pulse compression waveform modulations and techniques In Principles of Modern Radar: Advanced Techniques”, W L Melvin and J A Scheer, Eds., Edison, NJ: SciTech Publishing, pp.19-85 [44] L Xu, J Li, P Stoica, K W Forsythe, and D W Bliss, (April 2007), “Waveform optimization for MIMO radar: A Cramer-Rao bound based study”, Proc IEEE Conf Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol 2, pp II-917II-920 103 [45] Liangbing Hu, Hongwei Liu, Da-Zheng Feng., (2010), "Optimal Mismatched Filter Bank Design For MIMO Radar via Convex Optimization”, IEEE Trans on Signal Processing [46] Luzhou Xu , (2008), "Target Detection And Parameter Estimation for MIMO Radar Systems", IEEE Trans, VOL 44, NO 3, P.927-939 [47] Ma, C., Yeo, T S., Tan, C S., Qiang, Y., and Zhang, T., (2010), “Receiver design for MIMO radar range sidelobes suppression”, IEEE Transactions on Signal Processing, 58, 10, pp 5469-5474 [48] Mark T Frankford., Kyle B Stewart., (2014), "Numerical and Experimental Studies of Target Detection With MIMO Radar", IEEE Trans, VOL 50, NO 2, P.1569-1577 [49] Mohammad Alaee-Kerahroodi., (2019), "Designing Sets of Binary Sequences for MIMO Radar Systems", IEEETrans, VOL 67, NO 13, P.33473360 [50] N H Lehmann et al., (May 2007), “Spatial diversity in radars-models and detection performance”, IEEE Trans, Signal Process, 55(5), pp.2215-2225 [51] N Lehmann, E Fishier,A M Haimovich,R S．Blum, L Cimini, and＆ Valenzuela, (May 2007), “Evaluation of Transmit Diversity in MlMO-radar Dkecfion Finding”, IEEE Transactions on Signal Processing, v01.55，no.5 pp 2215-2225． [52] N．Lehmarm, A M Haimovich, ＆S Blum, and L Cimini, (Nov 2006), “High resolution capabilities of MIMO radar”, in Proc 40th Asilomar Conf Singal, System and Computers, pp.25-30 [53] Q He and R S Blum., (2010), “Diversity Gain For MIMO NeymanPearson Signal Detection, In Review For”, IEEE Trans On Signal Processing 104 [54] Quian He, N Lehmann, R S Blum, and A M, (2010), “Haimovich MIMO Radar Moving Target detection in homogeneous clutter to appear”, IEEE Trans on Aerospace and Electronic Systems． [55] Rabideau D.J., (April 2012), “MIMO radar waveform and cancellation ratio”, IEEE Trans, On Aerospace and Electronic Systems, v 48, No.2, pp 1167-1178 [56] S D Howard, A R Calderbank, and W Moran, (April 2007), “A simple signal processing architecture for instantaneous radar polarimetry”, IEEE Trans, Inform, Theory 53(4) [57] S M Kay., (1993), “Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory”, Prentice- Hall, Englewood Cliffs, NJ [58] Sarwate, D V., (Nov 1979), “Bounds on crosscorrelation and autocorrelation of sequences”, IEEE Transactions on Information Theory, 25, 6, pp.720-724 [59] Skolnik M.I., (2008), “Radar Handbook, 3rd Ed”, New York, McGrawHill [60] T．Aittomaki and V Koivunen., (Apr 2007), “Low-complexity method for transmit beamforming in MIMO radar”, IEEE International Conferenoe Oll Acoustics, Speech and Signal Processing, 2, pp.15-20． [61] V Chernyak., (2014), “Signal detection with MIMO radas”, Moscow Aviation Institute, [62] V F Mecca., D Ramakrishnan., and J L Krolik., (July 2006), “MIMO radar space-time adaptive proces- sing for multipath clutter mitigation”, Proc IEEE Workshop on Sensor Array and Multichannel Processing, pp 249-253 [63] W Roberts., L Xu., J Li, and P Stoica., (2011), “Sparse antenna array design for MIMO active sensing applications”, IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol 59, no 3, pp 846-858 105 [64] Z K Chen., J Wang., X L Qiao, and M Yan., (2015), “Waveform design for MIMO radar with sparse antenna array”, in Proceedings of the IET International Radar Conference, pp 1-5, Hangzhou, China [65] Zhi-Kun Chen., Feng-Gang Yan., (2016), "Sparse Antenna Array Design for MIMO Radar Using Multiobjective Differential Evolution", Hindawi Publishing Corporation International Journal of Antennas and Propagation, P.1-12 Tiếng Nga: [66] Богачев К.Ю., (1998), “Практикум на ЭВМ, Методы решения линейных систем и нахождения собственных значений”, М., [67] Воеводин В.В., (1984), Кузнецов Ю.А., “Матрицы и вычисления”, М., [68] Воеводин В.В., “Численные методы алгебры Теория и алгорифмы” [69] Горшков С.А., Оргиш П.И., Докл БГУИР, 2011 №6(60) С 26-33 [70] Хедли Дж., (1967), “Нелинейное и динамическое программирование”, М., [71] Черняк В.С., (2011 г), “О новых и старых идеях в радиолокации: MIMO РЛС”, Успехи современной радиоэлектроники, № 2, с 5-20, [72] Черняк В.С., (2012), “Многопозиционные радиолокационные системы на основе MIMO РЛС”, Успехи современной радиоэлектроники, № [73] Черняк В.С., (2009), “Прикладная радиоэлектроника”, М., [74] Черняк В.С., (1993), “Многопозиционная радиолокация”, М: Радио и связь, 416 с (пер на англ) [75] Черняк В.С., “О новых и старых идеях в радиолокации: MIMO РЛС”, Успехи современной радиоэлектроники, № 2, 2011 г., с 5-20