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基于混沌随机滤波器的CS-MIMO雷达测量矩阵优化设计
综述
压缩感知技术（CompressedSensing，CS）是在成像、测量和数据处理领域具有广泛应用的新兴技术。利用CS技术可以降低数据传输和存储成本，提高传感器的能量利用率。CS-MIMO（MultipleInputMultipleOutput）雷达是一种通过多个发射天线和接收天线可同时测量多目标的多维雷达系统。然而，CS-MIMO雷达的性能受到测量矩阵的设计限制。因此，如何优化测量矩阵，使得测量结果更加准确，是CS-MIMO雷达研究中的关键问题。
本文提出了一种基于混沌随机滤波器的CS-MIMO雷达测量矩阵优化设计方法。该方法选择混沌映射作为随机矩阵产生器，利用滤波器的特性对测量噪声进行抑制，最终得到优化的测量矩阵。该方法的主要优点包括：1）能够提高测量结果的精度；2）降低其通信带宽和存储需求；3）便于实现和调整参数。
方法
首先，我们选取一个优秀的混沌映射作为随机矩阵产生器，根据CS理论的要求，该矩阵应满足稀疏性和对称性。其次，我们使用混沌随机滤波器对测量信号进行处理，以抑制噪声并提高信噪比。具体地，通过对混沌映射进行线性或非线性滤波，可以使得部分噪声成分被滤除，从而提高测量精度。最后，我们可以通过调整参数来进一步优化测量矩阵，如对滤波窗长、混沌映射起始状态、滤波器的滤波类型等进行调整。
实验
我们在MATLAB环境下对提出的基于混沌随机滤波器的CS-MIMO雷达测量矩阵优化设计方法进行了实验。实验采用MIMO雷达模拟数据（包括16个收发通道）来评估该方法的性能，将其与其他常用的测量矩阵生成方法进行了比较。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提高CS-MIMO雷达的测量精度，并具有较好的鲁棒性和稳定性。同时，与其他方法相比，该方法具有更好的通信带宽和存储需求。此外，我们还分析了滤波窗长、滤波器的滤波类型和混沌映射起始状态等参数对实验结果的影响，进一步验证了该方法的有效性。
结论
本文提出了一种基于混沌随机滤波器的CS-MIMO雷达测量矩阵优化设计方法。该方法选取混沌映射作为随机矩阵产生器，使用混沌随机滤波器对测量信号进行处理，最终得到优化的测量矩阵。实验结果表明，该方法能够有效地提高CS-MIMO雷达的测量精度，具有较好的鲁棒性和稳定性，并具有更好的通信带宽和存储需求。因此，该方法在CS-MIMO雷达的实际应用中具有一定的应用价值。