[論文レビュー] Hybrid Digital-Analog Beamforming and MIMO Radar with OTFS Modulation

Lorenzo Gaudio, Mari Kobayashi+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 17, 2020

PAPR reduction in OFDM参考文献 31被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、OTFS変調を用いたMIMOレーダーにおけるハイブリッドデジタル・アナログビームフォーミング方式を提案し、複数のターゲットを同時に検出するとともに、その距離、速度、電波の入射角（AoA）を推定する。同時に通信も可能である。この手法は最大尤度推定と逐次干渉キャンセレーションを採用しており、Cramér-Rao下界に近い性能を達成し、広 beam 検出フェーズと狭 beam 追跡フェーズの両方を高信頼性で実現する。

ABSTRACT

Motivated by future automotive applications, we study some joint radar target detection and parameter estimation problems where the transmitter, equipped with a mono-static MIMO radar, wishes to detect multiple targets and then estimate their respective parameters, while simultaneously communicating information data using orthogonal time frequency space (OTFS) modulation. Assuming that the number of radio frequency chains is smaller than the number of antennas over the mmWave frequency band, we design hybrid digital-analog beamforming at the radar transmitter adapted to different operating phases. The first scenario considers a wide angular beam in order to perform the target detection and parameter estimation, while multicasting a common message to all possible active users. The second scenario considers narrow angular beams to send information streams individually to the already detected users and simultaneously keep tracking of their respective parameters. Under this setup, we propose an efficient maximum likelihood scheme combined with hybrid beamforming to jointly perform target detection and parameter estimation. Our numerical results demonstrate that the proposed algorithm is able to reliably detect multiple targets with a sufficient number of antennas and achieves the Cramér-Rao lower bound for radar parameter estimation such as delay, Doppler and angle-of-arrival (AoA).

研究の動機と目的

• mmWave自動車システムにおいて、OTFS変調を用いて、ターゲットの共同検出とパラメータ推定を可能にすること。
• RFチェーンの制限下で、検出のための広 beam と追跡のための狭 beam のビームフォーミングのトレードオフを解決すること。
• 実用的なmmWaveハードウェアに適合するハイブリッドデジタル・アナログビームフォーミングアーキテクチャを設計すること。ここで $N_{\text{rf}} \ll N_{\text{a}}$ である。
• 検出フェーズでは共通メッセージのマルチキャストを、追跡フェーズでは個別ストリームの送信を同時に可能にすること。
• 遅延、ドップラー、AoAの推定精度をCramér-Rao下界に非常に近づけること。

提案手法

• 共通波形でレーダー感応と通信を両立できるように、直交時間周波数空間（OTFS）変調を採用する。
• $N_{\text{rf}}$ 個のRFチェーンを用いたハイブリッドデジタル・アナログビームフォーミングを採用し、ハードウェアの複雑さを低減しながらビームフォーミングゲインを維持する。
• 2段階のビームフォーミング戦略を採用：初期検出とマルチキャストに向けた広 beam の後、個別ユーザーの追跡に向けた狭 beam に切り替える。
• 受信信号からターゲットパラメータ（距離、速度、AoA）を同時に推定するための最大尤度（ML）推定フレームワークを実装する。
• 複数のターゲットが存在する場合、特に混雑した環境で深刻なマスキング効果を軽減するため、逐次干渉キャンセレーション（SIC）を導入する。
• 送信ビームタイプに関係なく、AoA推定を可能にするために、$N_{\text{rf}}$ 個のビームを有する広受信ビームパターンを用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実用的なmmWaveハードウェア制約下で、ハイブリッドビームフォーミングを用いたOTFSベースMIMOレーダーは、信頼性の高い共同検出とパrameter推定を達成できるか？
• RQ2 広 beam 検出と狭 beam 追跡のトレードオフは、検出確率と推定精度の観点で、レーダー性能にどのように影響を与えるか？
• RQ3 逐次干渉キャンセレーション（SIC）は、複数ターゲット環境におけるターゲットマスキングをどの程度軽減できるか？
• RQ4 提案されたMLベース推定器は、遅延、ドップラー、AoA推定においてCramér-Rao下界にどの程度近いか？
• RQ5 アンテナ数の増加が、特にAoAおよび遅延-Dopplerパラメータの推定精度に与える影響は何か？

主な発見

• 十分なアレイサイズがある場合、提案手法は距離、速度、電波の入射角（AoA）の推定性能をCramér-Rao下界に非常に近づける。
• 近いターゲットが遠いターゲットをマスキングする場合、検出確率（PD）が著しく低下する。特に90 mを超える距離ではSICが干渉を完全に抑制できないため顕著である。
• 1つまたは2つのターゲットを推定する場合、検出ターゲットのRMSEは安定しており、SIC機構の有効性を裏付けている。
• AoAのRMSEは、送信ビームパターンの3-dBビーム幅によって上限に制限され、ビームパターン分解能の限界に起因する系統的誤差 $\epsilon_{\text{BW}}$ が生じる。
• 遅延および速度のRMSEは、ML推定における低SNR効果により「ウォーターフォール」的挙動を示す。これは先行理論的分析と整合的である。
• アンテナ数を増やすことで性能が著しく向上し、ビームフォーミングゲインが比例して増加することで、信号対雑音比と検出信頼性が向上する。