[論文レビュー] 1-bit Localization Scheme for Radar using Dithered Quantized Compressed Sensing

Thomas Feuillen, Chunlei Xu+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 14, 2018

Sparse and Compressive Sensing Techniques参考文献 15被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、歪みを含む量子化された圧縮センシングを用いて、極めて低いビットレートで正確な2次元ターゲット定位を実現する1ビット定位方式を提案する。1ビット量子化の前にランダムな歪みを注入し、投影バックプロジェクション（PBP）アルゴリズムを改良して距離と角度を同時に推定することで、測定回数が増加するにつれて再構成誤差が理論的に減少することを示し、シミュレーションおよび実環境実験において、歪みなしの手法や32ビット精度の手法を上回る性能を発揮する。

ABSTRACT

We present a novel scheme allowing for 2D target localization using highly quantized 1-bit measurements from a Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar with two receiving antennas. Quantization of radar signals introduces localization artifacts, we remove this limitation by inserting a dithering on the unquantized observations. We then adapt the projected back projection algorithm to estimate both the range and angle of targets from the dithered quantized radar observations, with provably decaying reconstruction error when the number of observations increases. Simulations are performed to highlight the accuracy of the dithered scheme in noiseless conditions when compared to the non-dithered and full 32-bit resolution under severe bit-rate reduction. Finally, measurements are performed using a radar sensor to demonstrate the effectiveness and performances of the proposed quantized dithered scheme in real conditions.

研究の動機と目的

• 極めて低いビットレート制約下で、2アンテナFMCWレーダーにおいて2次元ターゲット定位を可能にすること。
• 未量子化観測値にランダムな歪みを適用することで、1ビット量子化に起因する定位アーティファクトを低減すること。
• 歪みを含む1ビット測定値から距離と角度を同時に推定可能な、変更されたPBPアルゴリズムの開発および理論的解析を行うこと。
• 無雑音シミュレーションおよびアネコイック・シャンバ環境下での実レーダー測定を用いて、提案手法の妥当性を検証すること。
• 歪みが決定論的アーティファクトを軽減し、ノイジーな実環境条件下でも耐性を向上させることを示すこと。

提案手法

• FMCW信号を、距離-角度ドメインにおけるスパース信号として定式化し、2本の受信アンテナが信号を捕捉する。
• 均一なスカラー1ビット量子化の前に、未量子化ベースバンド信号に歪みベクトルを加えることで、量子化誤差をランダム化する。
• 量子化観測値を、歪みを含む線形射影の符号測定としてモデル化し、量子化圧縮センシング（QCS）フレームワークを構築する。
• 投影バックプロジェクション（PBP）アルゴリズムを改良し、両アンテナにおける2次元スパース信号のサポートを同時に推定し、距離プロファイルの整合性を促進する。
• 理論的解析により、感応行列および歪みに関する適切な条件下で、PBPアルゴリズムの再構成誤差が測定回数の増加に伴い減少することを示す。
• 多数のシナリオにおけるモンテカルロシミュレーションおよびアネコイック・シャンバ内でのコーナー・レフレクタを用いた実レーダー測定を用いて、手法の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2アンテナFMCWレーダーシステムからの1ビット測定値のみを用いて、2次元ターゲット定位を正確に実現できるか？
• RQ2 歪みが1ビットレーダー信号再構成における量子化に起因するアーティファクトを効果的に抑制するか？
• RQ3 1ビット領域において、PBPアルゴリズムの再構成誤差は測定回数にどのように依存するか？
• RQ4 極めて厳しいビットレート制約下で、提案された歪み付き1ビット方式が、歪みなし1ビット方式および32ビットフル精度方式を上回るか？
• RQ5 実環境レーダー応用において、システムノイズと歪みがどのように作用し合い、歪みが依然として定位性能を向上させるか？

主な発見

• 提案された歪み付き1ビット方式は、極めて低いビットレート制約下でも、シミュレーションで非歪み1ビット方式および32ビットフル精度方式を上回る正確な2次元定位を達成した。
• PBPアルゴリズムの再構成誤差は、測定回数の増加に伴い減少し、本稿では誤差減少の理論的保証が提示された。
• シミュレーションにより、歪みが非歪み1ビットシステムに見られる強い決定論的アーティファクトを排除することが明らかになった。特にSNRが低いか、測定回数が少ない状況で顕著であった。
• アネコイック・シャンバ内での実環境実験により、歪みがシステムノイズが存在する中でも定位精度を向上させることを確認し、耐性が裏付けられた。
• 本手法により、1サンプルあたり1ビットのみで高精度な2次元定位が実現可能であり、IoTセンサーネットワークなどの低消費電力・低帯域幅レーダー応用に適していることが示された。
• 理論的解析により、歪み付きQCSモデルがLPD（線形化位相多様性）条件を満たしており、有界誤差で安定した回復が可能であることが確認された。