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请教大家，什么样应用要求天线阵阵元间距d小于等于半波长
请教大家：什么样应用要求天线阵阵元间距d小于等于半波长。例如在等于半波长时没有栅瓣，同时主瓣较宽。关键是应用的场合
我有更好的答案
呵呵。。。在相控阵里头，栅瓣与单元之间的距离及扫描范围是有关系的。可以查一下资料，天线原理就有公式
宽角度扫描阵列；在某一维度方向图要求不高但增益要求高……我就遇到了这两种情况
阵列扫描的时候，单元间距与可扫描范围有很大关系可以参阅《阵列天线》或相似教材
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DOA估计在MIMO雷达中的应用
　　摘 要：MIMO（Multiple-Input Multiple-Output 多输入多输出）雷达的灵感来自于通信系统中的MIMO技术，即在信号发射端和信号接收端均使用发射正交信号的阵列天线，其空间分集和信号分集特有利于提高雷达在目标特性分析及目标参数估计性能，能极好的解决传统雷达在目标探测上的局限性。DOA（Direction of Arrival）波达方向估计作为阵列信号处理领域的重要的研究方向，其目的就是用于估计信号的空域参数及信源位置。本文MIMO雷达为基点，对DOA估计在MIMO雷达中的应用进行了深入系统的研究，对经典算法进行了仿真。 中国论文网 /8/view-6411866.htm　　关键词：MIMO；DOA；仿真 　　中图分类号：TN957.51 　　多输入多输出系统（MIMO）是控制系统的概念，用于表示一个具备多路输入和输出的系统。MIMO技术最早用来干扰无线信号，后来被广泛推广至通信和固定带宽的无线领域。多径引起的衰落通常被认为是因素，采用MIMO技术可将以往被认为是有害的多路传输衰减有效利用，从而成倍地提高信号业务传输速率[1，2]。如图1所示为MIMO雷达的基本工作示意图。 　　图1 MIMO雷达工作示意图 　　波达方向估计[6，8]（DOA：Direction of Arrival）被广泛应用于通信、地震、声纳、雷达、勘探、天文及生物医学工程等军用及民用领域。DOA估计是指利用一组按一定方式布置的、在空间上不同位置的传感器同时对空间信源在时域和空域进行采样，再通过对采样数据进行分析处理，进而实现对空间信源的方位估计的方法。近年来，国内外广泛开展了有关于DOA估计技术的理论和应用研究，也使得其得到迅速发展和推广。 　　MIMO雷达通过发射相关信号，扩展了阵列孔径；利用空间信号分集，提高了雷达信号处理的自由度，根据DOA估计理论，上述特征能够提高目标方向估计的分辨力和精度，还可成倍得提高雷达最大可分辨目标数。因此，研究基于MIMO技术的DOA估计方法，具有重要的理论和工程价值。 　　1 MIMO雷达模型 　　设MIMO雷达的发射阵元为M，发射通道为L，即L个子阵（沿俯仰方向），每个子阵内的阵元数为M1=（M1=M/L），发射功率为总功率的1/M，各子阵发射信号s1（t），s2（t），…sL（t）相互正交，设系统有N个发射天线，M个接收天线，接收阵元间间距为db倍波长，发射阵元间间距为da倍波长。 　　对于远场某一目标，发射天线发射窄带信号波形si（t），i=1，…，N，设从第一个发射阵元发射信号到目标，信号的传播时间为τ，那么第i个信号从发射到目标的传播时间为τi=τ+（i-1）daλsin（θ）/c；设阵列发射导向矢量为αθ=[lexp（j2πdαsinθ）…exp（j2π（N-1）dαsinθ）]i（θ），αi（θ）为阵列发射导向矢量的第 个元素，i=1，…N。则窄带发射信号情况下，照射到目标的叠加信号为： 　　（1） 　　信号Zt经目标反射回信号接收阵列，设目标散射系数为β，则反射回第m个接收阵元的信号可表示为： 　　（2） 　　其中wm（t） 为第m个接收阵元处得噪声，由于τi=τ+（i-1）daλsin（θ）/c，同样利用窄带信号的性质，上式（2） 　　则总的接收信号可以写为： 　　x（t）=[x1（t） x2（t）…xM（t）]T=b（θ） βαT（θ）s（t）+w（t） （3） 　　对于存在K目标的情况，接收信号模型为： 　　（4） 　　令L为采样点数，上式（4）写成采样的信号模型如下： 　　（5） 　　上式（5）写成矩阵形式如下： 　　（6） 　　其中X为M行L列的矩阵，L为采样点数。为了表示方便，令θ=[θ1…θK]T，β=[β1…βk]T，βR=Re（β），β1=Im（β）设每个天线处的噪声为高斯白噪声，且各天线间噪声不相关，在噪声功率σ2未知情况下，利用M×L个采样信号，估计信源方位角和幅度。由于βk是复数，可将对其的估计变为对其实部和虚部的估计，因此可将其写成实参向量ζ=[θT，βTR，βTl，σ2]T。 　　2 经典 Music算法[3，4] 　　2.1 算法原理 　　设有一M阵元的等距线阵，阵元间间距为d，来波信号为p（p<M），信号不相关，噪声信号为零均值方差σn2的独立高斯白噪声，来波信号与噪声信号不相关，则接收信号可表示为来波信号与噪声的线性组合，即 　　（7） 　　其中，t=1，2，…，N，N为采样数。s（t）=[s1（t），s2（t），…，sp（t）]T是入射信号矢量，n（t）=[n1（t），n2（t），…，np（t）]T是噪声矢量，而阵列的导向矢量矩阵为 　　A=[α（θ1），α（θ2），…，α（θp）]， 第 个来波信号的导向矢量。接收信号矢量的协方差矩阵，可表示为： 　　Rxx=E[ssH]=AE[ssH]AH+E[nnH]=ARssAH+σ2nI （8） 　　式中，Rxx=E[ssH]是信号自相关矩阵，σ2n为噪声方差。 　　MUSIC空间谱计算公式为： 　　（9） 　　由于噪声信号的存在，式9中的分母不为零，而是一个较小的数，故MUSIC空间谱会有一个尖峰，变化θ，通过谱峰搜索即可实现到达角的精确估计。 　　2.2 算法仿真 　　实验针对8阵元均匀线阵，快拍数为1000，3个独立窄带远场信号，信号阵元间距为λ/2。信号方向角分别为0o、5o、10o，信噪比SNR=1。MATLAB仿真结果如图2所示。 　　图2 经典MUSIC空间谱 　　2.3 算法缺陷
　　经典的MUSIC算法方便快捷，能够在满足一定前提下精确的估计出信号的DOA，但是它有较大的局限性，就是其在低信噪比情况，不能够分辨出空间上距离较近的信号。这是其无法在实际中广泛应用的主要原因之一。 　　在引入改进MUSIC算法前，先通过MATLAB的仿真实验分析验证经典MUSIC算法的缺陷。实验针对8阵元均匀线阵，快拍数为1000，5个独立窄带远场信号，阵元间距为λ/2，信噪SNR为10。 　　如下图，信号方向角分别设置为-30o、0o、3o、10o、60o，通过MATLAB仿真得出图3；这时，经典MUSIC算法已经分不清0o、3o和10o这三个信号，即经典MUSIC在低SNR以及高相关的信号背景下已经无法分辨来波方向。 　　图3 经典MUSIC算法空间谱 　　经典的MUSIC算法假设到达信号个数已知，实际上到达信号的个数是未知的。但是，可以通过研究特征值分布方法，从而达到估计到达信号个数。由于特征值估计依赖于协方差矩阵估计值，当SNR低时，上述估计就较难实现。 　　因此，需要找到一种新的DOA估计算法或者对MUSIC算法的改进，使它既能够区别一般环境下信号，又能够分辨相关信号和空间相隔较近的低SNR信号的DOA。 　　3 MUSIC算法改进[5] 　　3.1 空间平滑算法 　　空间平滑算法用于解决一般超分辨算法不能解相干问题，它是一种只适用于均匀线阵（ULA）的DOA估计方法。空间平滑算法包括前向空间平滑算法和后向空间平滑算法。 　　前向和后向空间平滑算法原理分别如图4和图5所示，将均匀线阵（M个阵元）分成p个子阵，每个子阵的阵元数为m，即M=p+m-1。 　　图4 前向空间平滑算法原理 　　如图4所示，取第一个子阵（最左边子阵）为参考子阵，则第k个子阵有数据模型 　　xk（t）[xkxk+1…xk+m-1]=ADk-1s（t）+nk（t） （11） 　　其中 　　于是该子阵数据协方差矩阵为 　　Rk=E[xxH]=AD（k-1）Rs（D（k-1））HAH+σ2I （12） 　　前向空间平滑MUSIC方法通过求各子阵协方差矩阵的均值来恢复满秩协方差矩阵，即前向平滑方法修正的协方差矩阵为 （13） 　　其中， 。如果子阵阵元数目m>N，则当p>N时前向空间平滑数据协方差矩阵Rf是满秩的。 　　图5 后向空间平滑算法原理 　　同理，后向空间平滑修正的数据矩阵为 　　Rb=ARbsHA+σ2I （14） 　　其中， 。如果子阵阵元数目m>N，则当p>N时前向空间平滑数据协方差矩阵Rb是满秩的。 　　Toeplitz算法[7，9，10] 　　对于信号源相干的情况，多数情况都采用空间平滑法，但它牺牲了天线的有效阵元数并增加了计算量，同时它也不能很好的分辨出小信噪比信号及到达角度相隔较近的信号，因此提出了Toeplitz算法。该算法基本原理为，阵列输出信号的协方差矩阵为Rxx=E[xxH]，x（t）=As（t）+n（t） t=1，2，…N，其中t=1，2，…N N为采样数。s（t）=[s1（t），s2（t），…，sp（t）]T是入射信号矢量，n（t）=[n1（t），n2（t），…，np（t）]T是噪声矢量，而阵列的导向矢量矩阵为A=[α（θ1），α（θ2），…，α（θp）]， 为第p个来波信号的导向矢量。令I为 反向单位矩阵，即 　　令 ，式中 为Rxx的共轭，这样做是使Rxx成为Hermite的 矩阵。Toeplitz矩阵是关于东北―西南对角线对称，由于协方差矩阵Rxx是Hermite的Toeplitz矩阵，所以 。阵列输出矢量N次采样数据组成X=[X（n1），X（n2），…X（nN）]，协方差矩阵的估值为Rxx=1/N（XXH）。一般情况下Rxx只是Hermite矩阵，不是Toeplitz矩阵，利用Rxx是Toeplitz性质，对Rxx进行修正，得到Toeplitz的协方差矩阵的估值 ，RXX是Rxx的无偏估计；用RXX代替Rxx，采用经典MUSIC的方法处理RXX即可。 　　3.2 改进MUSIC算法仿真分析 　　实验针对8阵元均匀线阵，快拍数1000，信噪SNR设置10，阵元间距为λ/2，通过MATLAB的仿真实验分析验证修正MUSIC算法。 　　5个独立窄带远场信号，信号方向角分别设置为-30o、0o、3o、10o、60o。这时，经典MUSIC算法（图6）已经分不清0o、3o和10o这三个信号，即经典MUSIC在高相关、低SNR的信号背景下已无法分辨相干信号。采用Toeplitz-MUSIC算法（图7）和双向空间平滑MUSIC算法可以很好的分辨出相干信号。 　　图6 经典MUSIC空间谱 图7 Toeplitz-MUSIC空间谱 　　图8 Smooth-MUSIC空间谱 　　关于空间平滑算法子阵阵元数的讨论：通过上节的讨论可知，空间平滑算法的基本原理是利用原始数据协方差矩阵上的各对角线子阵的信息来解相干，在大阵列而子阵列相对较小的情况下，采用空间平滑算法会导致数据矩阵信息的大量损失，从而导致算法性能的剧烈下降，结论也通过MATLAB仿真得到验证。 　　4 结束语 　　本文阐述了MIMO雷达的基本工作原理、MIMO 雷达系统模型及信号模型，讨论了MIMO雷达虚拟阵元产生方法并分析由此带来的DOA估计性能的改善；介绍了Capon最小方差法、经典MUSIC及改进MUSIC算法等几种常用DOA估计算法的基本原理，分析了DOA估计算法应用于MIMO雷达的可行性，并用MATLAB进行了空间谱的仿真。Toeplitz-MUSIC算法通过构造Toeplitz矩阵，实现了相干信号的测角，但这种方法只适用于均匀线阵，而且没有充分利用MIMO雷达孔径扩展的特性。本文对MIMO雷达DOA估计算法的研究表明，将DOA估计应用于MIMO雷达中对提高雷达性能具有重要的意义。 　　参考文献： 　　[1]韩勇，乔晓林，金铭.基于Toeplitz矩阵的酉变换波达角估计算法[J].数据采集与处理，2011（01）：52-57. 　　[2]赵永波，董玫，张守宏.MIMO雷达的信号处理方法研究[J].航空计算技术，2009（03）：103-107. 　　[3]王进，赵拥军，王志刚.低信噪比条件下的高分辨DOA 估计算法[J].计算机工程，2009（04）：96-98. 　　[4]杨巍，刘峥.MIMO雷达波达方向估计的性能分析[J].西安电子科技大学学报（自然科学版），2009（06）：820-825. 　　[5]陈小龙，关键，黄勇.DOA 估计算法性能分析及仿真[J].海军航空工程学院学报，2009（04）：191-194. 　　[6]许红波.MIMO雷达DOA估计算法研究[D].国防科学技术大学，2009. 　　[7]丁波.MIMO天线阵优化设计研究[D].中南大学，2009. 　　[8]邵慧.MIMO雷达的研究[D].西安电子科技大学，2009. 　　[9]杨怡佳.MIMO雷达参数估计及波形设计方法研究[D].电子科技大学，2009. 　　[10]杨晓玉.单基地MIMO雷达多目标DOA估计算法研究[D].西安电子科技大学，2009. 　　[11]蒋铁珍.MIMO雷达波束综合研究[J].中国电子科学研究院学报，2008（03）：317-320. 　　[12]成芳.正交波形MIMO雷达中信号处理与仿真实验研究[D].电子科技大学，2008. 　　作者简介：吉玉洁（1984.11-），女，河南偃师人，硕士，助理工程师，研究方向：数字仿真；吴萌（1986.10-），男，江苏高邮人，学士学位，助理工程师，研究方向：数字仿真。 　　作者单位：中国人民解放军91336部队，河北秦皇岛 066326
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MIMO阵元间距大于半波长或为波长整数倍
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这个说法的理论基础是什么，目的是什么？求教。
我看书上说是这样就能认为不同天线间的信道是彼此独立的。但是不知道具体的理论来源是哪里，没看过原始文献。反正呢，MIMO，如果天线之间的信道都一样，那也没增益，对吧？肯定得不一样，经历不同的衰落，才有增益的可能。我是这样理解的。
你看一下天线原理方面的书，特别是有关阵列天线的部分。线元间的相关函数是重点。你的理解是对的。喜欢MIMO和搞MIMO的基本上都是信号处理专业和通信通信专业背景的（还有计算机专业），他们并不知道2个无线信道之间的相关性并不取决于各个信道的接收或发送天线之间的相关性（也就是阵列天线的线元相关性）。如果不同的无线信道具有相关性，不但没有增益反而会形成同频干扰。这方面上个世纪80年代末至90年代中有很多实验研究在IEEE Trans on Comm上。
他们并不知道2个无线信道之间的相关性并不取决于各个信道的接收或发送天线之间的相关性（也就是阵列天线的线元相关性）这句话我理解起来比较吃力。我看有的文献把相关性分成三部分，发射端、空中、接收端，三个相关矩阵相乘，这个有那么复杂么？
简单地说，无线信道相关性主要决定因素是你理解的“空中”，发射端和接收端的影响主要来自：天线的辐射模式（方向图）、信道编码（空时编码）你找本简单一点的天线原理看看，注意一下阵列天线那一部分，尤其是线元相关性分析的假设和前提。
波束赋型，肯定是要小于lamda/2，如果是分集的话，肯定越大越好，但是，越大，天线尺寸就越大了
这个说法不确。&&研究MIMO天线之间的相关性，实际上是研究不同天线形成的信道之间的相关性，与天线单元，阵列形式，接收/发射角度，空间信道都有关系。之前有一篇文章基于多射线的信道模型（目前3GPP的模型），研究了不同入射角度，天线间距，角度扩散等情况下天线信道之间的相关性，那个结论可用。&&半个波长的说法源自天线阵的研究，超过半个波长的直线阵会形成栅瓣，这是天线理论。通信理论解释是因为超过半个波长的直线阵有两个方向的阵列响应矢量是相同的。所以一般性的认识是波束赋形要小于半个波长，MIMO要大于半个波长，均不确。必须考虑实际的通信系统和应用环境，例如，手机的天线间距要求和基站的就完全不同。此外，单元的方向性，极化特性等等均对此有影响，不能一概而论。&&天线上所说的天线相关性不是这个，天线相关性是指天线之间的互耦（Mutual coupling，是这么拼的吧），这个对通信的多天线技术影响很小，可忽略，不管是波束赋形还是做分集做MIMO，均可忽略。这个做天线阵例如多探头测量的人很关注。你考虑的这个问题是信道相关性，不是天线相关性，虽然其中包括天线本身的相关性，但主要是信道的影响。&&通信中的多天线技术深入研究，需要对通信系统，信号处理，天线原理有一定了解，这样才能洞悉这些概念和问题。这个研究方向道理说简单就简单，每个人都能说几句，其实深入掌握并不容易。
你对天线阵列的线元相关性理解错误线元的互耦合是多次受激辐射效应导致的，简单地说就是线元A的辐射在线元B上产生感应电流，此感应电流产生的辐射又在线元A上产生二次感应电流，此二次感应电流在线元A上产生二次辐射，该二次辐射与线元A原生辐射产生叠加，影响了线元A的实际辐射模式。阵列天线的线元相关性是指接收同一入射波信号时，天线阵列中不同线元输出的接收感应电流（即接收信号）之间在幅度和相位上的相关性，由于各个线元接收信号之间幅度差一般很小，相位差的影响很大，所以天线阵列最后的合成输出主要决定于各个线元接收信号间的相位关系。为什么是入射波信号？答案是：各个线元的发射信号在幅度和相位上的由馈电方式决定，具体内容可参考相控阵天线工作原理介绍。
线元间耦合是近场效应线元间相关是远场效应 和我说的有什么矛盾之处吗？ 远场假设和平面波假设是研究通信多天线的基本假设条件，不然前面说的阵列响应矢量形式就变了。 再总结一下之前的观点，研究通信多天线【信道】之间的相关性，重点是信道不是天线。极端来说，间距100个波长的两天线信道可能是完全相关的，间距0.1个波长的两天线可能是完全不相关的。
@dwj @Alow感谢二位的指教，我copy下来仔细研究一下看Trans上那么多关于MIMO相关性的文章，随便这么一句话我就得研究好久，发现不懂的真多，做学问真是辛苦。
你还是没有入门线元间的耦合是线元辐射近场产生的，线元间的相关性是辐射远场产生的。理想情况下（绝对大自由空间和理想平面波），远场和近场的电磁波辐射场分布是傅立叶变换关系（在近场探头是微扰源的假设下，远场方向图可以通过对近场分布测量曲线求取傅立叶变换获得，这一点若不明白，请找天线测量的书学习，这是天线近场测量的基本原理）。但对于多数MIMO系统，线元间距无法安排的很大，造成线元间近场的多重和多次耦合，这种耦合形成了对近场分布的干扰，但由于线元分布多为对称分布，除了大规模阵列天线中分布在阵列边缘的线元外，多数线受到的影响是相同的，尤其是一般民用系统中同频2天线的情况——特别是理想平面波入射情况下。所以一般才说线元间的互偶与线元接收信号的相关性无关。
&&我真不想和你继续讨论了。&&我前面一再说的，多天线的信道相关性主要是无线信道，确切的说是角度扩散引起的，天线本身的耦合相关性影响极小，就是针对你前面几个帖子对楼主错误的引导。&&这个问题，学天线的人不学通信，不学习无线衰落信道的原理与建模，是搞不清楚的。&&你的帖子始终都在纠结天线，哪本天线理论的书描述信道相关性？哪个信道编码还能影响信道信道相关性？&&多天线这个问题就是这样，学天线的人以为自己懂，学信号处理的人以为自己懂，学通信的人也以为自己懂，结果产生一系列一知半解的结论。
我们谁在误导？简单地说，无线信道相关性主要决定因素是你理解的“空中”，发射端和接收端的影响主要来自：天线的辐射模式（方向图）、信道编码（空时编码）你找本简单一点的天线原理看看，注意一下阵列天线那一部分，尤其是线元相关性分析的假设和前提。
信道编码和信道相关性有什么关系？ 哪本天线原理的书讲信道相关性？
看这个： 看这个：[56]&&&&L.Schumacher,K.I.Pedersen, and P.E.Mogensen, From antenna spacings to theoretical capacities - guidelines for simulating MIMO systems, IEEE, PIMRC, 2002, pp.587-592&&其基础是SCM信道模型，把SCM模型建模到随意的天线阵里，matlab仿真很简单，就可以得到任意天线形式、角度、角度扩散情况下的两天线信道的相关系数曲线。&&也可以得到不同天线上衰落的时间曲线。
看这个也行。
这个说法的理论基础是理想条件下，均匀直线阵列天线的E面方线图分析。
对于MOMI系统，由于各个无线信道是同频工作，在天线线元间强相关时会形成严重的同频干扰，所以需要采用信道编码来减小，举个最简单的例子：一个2X2的系统，当一路载荷被分配到2路无线信道时，每一路子载荷采用不同的扰码进行信道编码，接收端通过去扰就可以抑制同频干扰。 空间信道完全独立，天线之间完全独立没有互藕，这个问题就不存在了吗？ 这个问题的根源是MIMO，空间传输双流信号，不是什么信道相关性。 信道相关性的影响是，完全独立则可解，完全相关则不可解。
天线形式，单元位置确定了，时间频率确定了，不管纯粹的信道相关性，还是包含了阵元互藕的信道相关性，都已经确定了。信道编码怎么改变这个相关性，信道编码的作用是，在信道独立的情况下，通过信道编解码能够解出两路不同的信号。
理论基础是沙滩目的是骗取经费MIMO就是一伙既不懂天线也不懂通信更不懂无线传播快要失业的IT码工捣鼓的数字游戏，前些年版上一堆货和我狡辩，还有货居然给我举WiFi的例子。你妹的，11b在5.5MHz信道里用QPSK可以玩出近6Mbps的用户速率，你11ac在5.8G用64QAM甚至256QAM占80甚至160MHz带宽搞出不到300Mbps，这也好意思说MIMO有用？
在线性代数中有种预条件方法，通过一个预条件矩阵乘以原始矩阵从而改善矩阵条件数，从而便于矩阵的求逆。若类似到这里，对于已知CSI的预编码，我认为可以理解为将预编码加于信道矩阵从而增加了矩阵的秩，也就是改善了信道的正交性。
那如何看待5G样机大家都在比拼天线数目这个事情？甲商推出64，马上乙商出来个256的。对于多天线技术，不管是基于SU-MIMO的多流还是MU-MIMO的beamforming等，增加天线数目从而增加信息通道后性能得以提升是必然的，重点是如何平衡性价比、复杂度。从TACS/GSM的1T2R，UMTS的2T2R、LTE FDD的4T4R、LTE+的8T8R/16T16R无不是这样走过来的，最终客户可不是一伙既不懂天线也不懂通信更不懂无线传播快要失业的IT码工。
这个问题掰扯起来有点复杂了，因为你这么说一定程度是对的。1，从信源（语音，文字，图像.....）开始的任何对信号的处理，都可以认为是对信道的改变，看你的信道从哪里划分。从信源，从采样，从信源编码，从滤波，从调制，从扩频，从信道编码，从射频处理，从天线出口......，即使不同天线采用了同样的信号处理，也会因为对空间信道的匹配不同而影响信道的相关性。2，一般说信道，包括楼主的问题，我理解是空间信道，是一般意义上的路损，阴影，快衰落。换句话说，是收发天线之间的信道。从这个角度来说，信道编码不是改变信道相关性，而是针对信道情况的处理措施。3，空时信道编码的目的是针对不同信道情况的处理，不管信道是正交的，独立的，还是一定程度相关，还是完全相关，能够有效的解码，这是目标，也是实际的效果。如果你把信道定义为信道编码前的比特之后所经历的一切主观和客观的处理，那当然你的说法没错，但一般理解信道不这么理解。4，我回复楼主的帖子的目的一方面把我在这方面的看法说给他，另一方面是dwj几个帖子总往天线那引导。【不确切的说法是会误导别人的】。天线原理方面的书籍很少讲空间信道，而楼主的问题是空间信道的问题。看天线原理和天线阵，解决不了楼主的问题。
多天线能带来好处是肯定的，但是应用场景有多少，这个复杂度性价比必要性有多大，同可替代技术相比的优势劣势？这是关键。 总之我不是特别看好，我觉得太复杂了，从设备到处理算法都太复杂了。
很多观点没有绝对的对错，若侧重点是信道，那么可以将天线理想化。反过来，若需要考虑天线对相关性作用，那么互藕的影响IEEE/IEE也不下100篇有讨论；同时，若将来波理想化为均匀角谱，那么80年代新西兰的vaughan就推导过天线间的空间相关系数与天线间的互阻抗关系，近年在IEE有个西班牙学者（名字忘记了）也推导了相关系数与天线的S参数的关系——也就是说，此时接收信号的相关性完全的取决于天线参数。
理论与工程实现的gap肯定很大，若从现在往回看的角度，我是很大程度赞同你和zwei观点，但做技术必须往前看。比尔盖茨就曾预言电脑的内存640K就足够了，以前很多手机工程师认为手机上装多根天线是个笑话，但今天回看呢，内存192G都不一定满足大规模运算，今年手机支持4R的芯片也出来了。现在不少人又在看量子通信的笑话，未来呢？不要小看竞争和需求对技术的强烈推动。
呵呵，兄弟对MIMO雷达怎么看？
我上个月听了个讲座，有个美国老头讲mimo雷达没有毛用。。。
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