ज्ञान आधारित डिजाइन बहु-इनपुट-बहु-आउटपुट रडार के लिए स्थान-काल प्रसरण कोड और प्राप्त फ़िल्टर के लिए संकेत-निर्भर हस्तक्षेप में

लेखक बिंदु समान लक्ष्य के लिए बहु-इनपुट-बहु-आउटपुट (MIMO) स्थान-काल प्रसरण कोड (STTC) और स्थान-काल प्राप्त फ़िल्टर (STRF) के मजबूत डिज़ाइन से संबंधित हैं, जो संकेत-निर्भर हस्तक्षेप में निहित है। विशेष रूप से, वे मानते हैं कि रडार गतिशील पर्यावरणीय डेटाबेस द्वारा प्रदान किए गए ज्ञान का उपयोग करता है, ताकि वास्तविक स्कैटरिंग परिदृश्य का मोटे तौर पर अनुमान लगाया जा सके। फिर, वे (संयमित) STTC और (संयमित) STRF को अनुकूलित करने के लिए एक पुनरावृत्त विधि का निर्माण करते हैं, जो क्रमिक रूप से सबसे खराब स्थिति (हस्तक्षेपकारी स्कैटरर्स सांख्यिकी) संकेत-से-हस्तक्षेप-प्लस-शोर अनुपात (SINR) को सुधारता है। एल्गोरिदम का प्रत्येक पुनरावृत्ति दो (छिपे हुए) उत्तल अनुकूलन समस्याओं को हल करने के माध्यम से संभाला जाता है। परिणामी गणनात्मक जटिलता पुनरावृत्तियों की संख्या के साथ रैखिक है और STTC और STRF के आकारों के साथ बहुपद है। विश्लेषणात्मक चरण में, वे प्रस्तावित एल्गोरिदम के प्रदर्शन का मूल्यांकन SINR के संदर्भ में करते हैं। वे दिखाते हैं कि MIMO प्रणाली द्वारा प्रस्तावित स्थानिक स्वतंत्रता का सही तरीके से उपयोग करने पर पारंपरिक एकल-इनपुट-एकल-आउटपुट प्रणाली की तुलना में महत्वपूर्ण SINR लाभ प्राप्त करना संभव है। इसके अलावा, उनके परिणाम डिज़ाइन किए गए सिस्टम के प्रदर्शन को संभावित ज्ञान की अशुद्धियों के खिलाफ मजबूत बनाने की प्रस्तावित विधि की क्षमता को उजागर करते हैं।