[論文レビュー] Performance Improvement of Block CS-Based Distributed MIMO Radars.

Azra Abtahi, Mahmood Modarres‐Hashemi+2 more|arXiv (Cornell University)|May 2, 2015

Sparse and Compressive Sensing Techniques被引用数 1

ひとこと要約

本稿では、ブロック圧縮センシング（CS）に基づく分散MIMOレーダーの性能を向上させる2つの新規手法を提案する：送信機間での最適エネルギー割り当てと最適化された測定行列設計。ブロック相互相関の上界を最小化することで、両手法はターゲットパラメータ推定の精度を向上させ、シミュレーションにより、サブ・ナイキストレートでのサンプリングにおいて、分解能と検出性能に顕著な向上が得られることを示している。

ABSTRACT

Multiple-input multiple-output (MIMO) radars offer higher resolution, better target detection, and more accurate target parameter estimation. Due to the sparsity of the targets in space-velocity domain, we can exploit Compressive Sensing (CS) to improve the performance of MIMO radars when the sampling rate is much less than the Nyquist rate. In distributed MIMO radars, block CS methods can be used instead of classical CS ones for more performance improvement, because the received signal in this group of MIMO radars is a block sparse signal in a basis. In this paper, two new methods are proposed to improve the performance of the block CS-based distributed MIMO radars. The first one is a new method for optimal energy allocation to the transmitters, and the other one is a new method for optimal design of the measurement matrix. These methods are based on the minimization of an upper bound of the sensing matrix block-coherence. Simulation results show an increase in the accuracy of multiple targets parameters estimation for both proposed methods.

研究の動機と目的

• 圧縮センシング（CS）を活用することで、分散MIMOレーダーにおける低サンプリングレートの課題に対処し、高い分解能と検出精度を維持すること。
• 空間速度ドメインにおけるMIMOレーダー信号のブロックスパース性を活用し、従来のCS手法を上回る再構成性能を向上させること。
• ブロック相互相関を最小化する新たな最適化戦略を考案し、エネルギー割り当てと測定行列設計の両面からターゲットパラメータ推定を向上させること。
• サブ・ナイキストレートでのサンプリング制約下でも、複数ターゲットの検出と推定の耐障害性と正確性を向上させること。

提案手法

• センシング行列におけるブロック相互相関の上界を最小化するように最適化された送信機間エネルギー割り当て戦略を提案する。
• 同じブロック相互相関の上界を最小化することで、最適化された測定行列を設計し、ブロックスパース信号の復元性能を向上させる。
• ブロック相互相関の理論的上限に基づいて最適化問題を定式化し、安定的かつ正確な信号再構成を保証する。
• 受信信号が変換ドメインで本質的にブロックスパースである分散MIMOレーダー系に、提案手法を適用する。
• 数学的最適化技術を用いて、エネルギー割り当ておよび測定行列設計の閉形式解または反復解を導出する。
• 両手法をブロックCSフレームワークに統合し、空間速度ドメインにおける複数ターゲットの再構成品質を統合的に向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 送信機間での最適エネルギー割り当ては、ブロックCSに基づく分散MIMOレーダーの性能をどのように向上させるか？
• RQ2 測定行列設計は、ブロック相互相関に及ぼす影響、そして結果としてのターゲットパラメータ推定精度にどのような影響を与えるか？
• RQ3 ブロック相互相関の上界を最小化することは、ターゲット検出および分解能の向上に測定可能な効果をもたらすか？
• RQ4 提案手法は、サブ・ナイキストレートでのサンプリング下で、従来のCSおよびブロックCS手法と比較して推定精度にどのように差をつけるか？
• RQ5 最適化されたエネルギー配分と測定行列設計の併用効果は、分散MIMOレーダーにおける全体的なシステム性能にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 提案されたエネルギー割り当て手法は、センシング行列内のブロック相互相関を低減することで、複数ターゲットパラメータ推定の精度を顕著に向上させる。
• 最適化された測定行列設計は、ブロック相互相関の上界をさらに最小化することで、再構成性能をさらに向上させる。
• シミュレーション結果により、両手法が分散MIMOレーダー系において分解能の向上とターゲット検出能力の強化を実現することが確認された。
• 最適エネルギー割り当てと測定行列設計の組み合わせは、従来のブロックCS手法と比較して顕著な性能向上をもたらす。
• 信号のスパarsityを活用しているため、ナイキストレートよりはるかに低いサンプリングレートでも、高い推定精度を維持できる。
• シミュレーションにより定量的に性能向上が実証され、空間速度ドメインにおけるターゲットパラメータの回復が向上していることが示された。