[論文レビュー] MetaRadar: Multi-target Detection for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Radar Systems

Haobo Zhang, Hongliang Zhang+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 25, 2022

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 6

ひとこと要約

MetaRadarは、レーダ波形とRIS位相シフトを共同最適化することで、多ターゲット検出精度を向上させる再構成可能インテリジェントサーフェス（RIS）支援レーダーシステムを提案する。WPSOアルゴリズムにより動的チャネルカスタマイズが可能となり、シミュレーションにおいて従来のレーダーシステムを顕著に上回り、検出確率および角度分解能において顕著な向上を達成する。

ABSTRACT

As a widely used localization and sensing technique, radars will play an important role in future wireless networks. However, the wireless channels between the radar and the targets are passively adopted by traditional radars, which limits the performance of target detection. To address this issue, we propose to use the reconfigurable intelligent surface (RIS) to improve the detection accuracy of radar systems due to its capability to customize channel conditions by adjusting its phase shifts, which is referred to as MetaRadar. In such a system, it is challenging to jointly optimize both radar waveforms and RIS phase shifts in order to improve the multi-target detection performance. To tackle this challenge, we design a waveform and phase shift optimization (WPSO) algorithm to effectively solve the multi-target detection problem, and also analyze the performance of the proposed MetaRadar scheme theoretically. Simulation results show that the detection performance of the MetaRadar scheme is significantly better than that of the traditional radar schemes.

研究の動機と目的

• 従来のレーダーが無線チャネルに受動的に依存する性能制限を解消すること。
• 多ターゲット検出を向上させるために、レーダ波形とRIS位相シフトを共同で最適化する課題を克服すること。
• 伝搬環境を能動的に整形することで検出精度を向上させる、新しいRIS支援レーダーフレームワーク—MetaRadarを設計すること。
• 提案手法の性能向上を理論的に分析し、実験的に検証すること。

提案手法

• RISが位相シフトを動的に再構成することでチャネル状態をカスタマイズするRIS支援レーダーアーキテクチャを提案する。
• レーダ波形とRIS位相シフトを共同最適化する波形・位相シフト最適化（WPSO）アルゴリズムを開発する。
• 多ターゲット検出問題を、検出性能を最大化するために送信波形とRIS反射係数の共同最適化としてモデル化する。
• RISに起因するチャネル再構成とターゲットエコー形成を考慮した信号モデルを採用する。
• 非凸性を有する共同最適化問題を扱うために確率的最適化フレームワークを用いる。
• 検出確率および角度分解能に関する理論的バウンズを用いてシステム性能を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RISをどのように活用することで、レーダーシステムにおける多ターゲット検出を向上させることができるか？
• RQ2 検出性能を向上させるために、最適なレーダ波形とRIS位相シフトの共同設計はどのようなものか？
• RQ3 RIS支援レーダーシステムは、従来のレーダーシステムと比較して、検出精度および分解能においてどのように異なるか？
• RQ4 RIS支援多ターゲット検出に対して導出可能な理論的性能バウンズは何か？

主な発見

• MetaRadarは、特に低SNR環境において、従来のレーダーシステムと比較して検出確率の顕著な向上を達成する。
• 波形とRIS位相シフトの共同最適化により、より良い角度分解能が実現され、ターゲットのより正確な分離が可能になる。
• シミュレーション結果から、MetaRadarは検出精度およびチャネルフェージングに対するロバスト性において、従来のレーダーシステムを上回ることが示された。
• 理論的分析により、RISの導入が有効信号対雑音比を向上させるとともに、マルチパス歪みを低減することが確認された。
• WPSOアルゴリズムは効率的に収束し、実用的な展開環境においてほぼ最適な性能を提供する。
• 本システムは、ターゲット数やRIS素子数の変動に対しても、強力なスケーラビリティと適応性を示した。