[논문 리뷰] CSSF MIMO RADAR: Low-Complexity Compressive Sensing Based MIMO Radar That Uses Step Frequency

Yao Yu, Athina P. Petropulu외 1명|arXiv (Cornell University)|2011. 01. 14.

Radar Systems and Signal Processing참고 문헌 27인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 천천히 움직이는 목표물에 대해 고해상도의 동시 범위, 각도, 도플러 추정을 달성하기 위해 단계 주파수를 사용하는 저복잡도 압축 감지 기반 MIMO 레이더인 CSSF MIMO 레이더를 제안한다. 각도-범위 및 도플러 추정을 분리하고, 초기 근사 추정을 위해 일치 필터링을 활용함으로써, 기존 방법에 비해 더 적은 측정 수로도 고해상도를 유지하면서 계산 복잡도를 크게 감소시킨다.

ABSTRACT

A new approach is proposed, namely CSSF MIMO radar, which applies the technique of step frequency (SF) to compressive sensing (CS) based multi-input multi-output (MIMO) radar. The proposed approach enables high resolution range, angle and Doppler estimation, while transmitting narrowband pulses. The problem of joint angle-Doppler-range estimation is first formulated to fit the CS framework, i.e., as an L1 optimization problem. Direct solution of this problem entails high complexity as it employs a basis matrix whose construction requires discretization of the angle-Doppler-range space. Since high resolution requires fine space discretization, the complexity of joint range, angle and Doppler estimation can be prohibitively high. For the case of slowly moving targets, a technique is proposed that achieves significant complexity reduction by successively estimating angle-range and Doppler in a decoupled fashion and by employing initial estimates obtained via matched filtering to further reduce the space that needs to be digitized. Numerical results show that the combination of CS and SF results in a MIMO radar system that has superior resolution and requires far less data as compared to a system that uses a matched filter with SF.

연구 동기 및 목표

• 3차원 공간의 미세한 이산화로 인해 압축 감지 기반 MIMO 레이더에서 동시 각도-도플러-범위 추정의 높은 계산 복잡도 문제를 해결하기 위해.
• 압축 감지(CS)와 단계 주파수(SF)를 통합하여 좁은 대역폭 펄스를 사용해 고해상도의 동시 범위, 각도, 도플러 추정을 가능하게 하기 위해.
• 초기 일치 필터링 추정을 통해 각도-범위 및 도플러 추정을 분리하고, 검색 공간을 제한함으로써 계산 복잡도를 감소시키기 위해.
• 제안된 CSSF MIMO 레이더가 기존의 일치 필터 기반 SF MIMO 레이더보다 해상도와 측정 효율성 측면에서 뛰어나다는 것을 입증하기 위해.

제안 방법

• 압축 감지 프레임워크 내에서 동시 각도-도플러-범위 추정 문제를 ℓ₁-최적화 문제로 수식화하기 위해.
• 넓은 효과적 대역폭과 높은 범위 해상도를 확보하기 위해 선형 단계 주파수(LSFR) 및 무작위 단계 주파수(RSFR) 웨이브폼을 사용하기 위해.
• 추정 과정을 분리하기 위해: 먼저 일치 필터링을 통해 단일 펄스를 사용해 각도와 범위를 추정하고, 그 다음 초기 추정치 주변의 검색 공간을 정밀화하기 위해.
• 전체 펄스 트레인에 대해 압축 감지를 적용하여 도플러를 추정하고, 초기 각도-범위 추정치 주변의 축소된 격자 구조를 사용해 복잡도를 낮추기 위해.
• 신호 모델에 기반해 감지 행렬을 구성하고, LSFR 및 RSFR에 대해 성능 평가를 위한 일관성 분석을 수행하기 위해.
• 다양한 펄스 수와 주파수 단계에서 일관성, 탐지 확률, 임의 경고율 측면에서 성능을 비교하기 위해 수치 시뮬레이션을 수행하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 압축 감지와 단계 주파수를 조합하면 데이터 요구량을 줄이며 MIMO 레이더에서 고해상도의 동시 범위, 각도, 도플러 추정을 달성할 수 있는가?
• RQ2 선형과 무작위 단계 주파수 간의 선택이 감지 행렬의 일관성과 추정 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 초기 일치 필터링 추정을 활용해 각도-범위 및 도플러 추정을 분리함으로써 복잡도를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 CSSF MIMO 레이더의 성능은 기존의 일치 필터 기반 SF MIMO 레이더에 비해 탐지 확률과 임의 경고율 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ5 CSSF MIMO 레이더가 일치 필터 기반 시스템과 동일한 탐지 성능을 달성하기 위해 필요한 최소 펄스 수는 얼마인가?

주요 결과

• 수치 결과에 따르면 CSSF MIMO 레이더는 일치 필터 기반 SF MIMO 레이더보다 뛰어난 해상도를 확보하고, 측정 수를 크게 줄일 수 있다.
• 무작위 단계 주파수(RSFR)보다 선형 단계 주파수(LSFR)가 감지 행렬의 일관성을 더 낮게 만들어 더 적은 펄스 수로도 더 우수한 성능을 낸다.
• 동일한 조건에서 LSFR는 9개의 펄스로 목표 탐지 성능을 달성할 수 있지만, RSFR는 동일한 성능을 확보하기 위해 12개의 펄스가 필요하다.
• 분리된 추정 구조는 초기 일치 필터링 추정치 주변의 영역으로 검색 공간을 제한함으로써 복잡도를 감소시키지만, 해상도를 손상시키지 않는다.
• 초기 추정치가 어떤 목표물도 놓치지 않는 한, 제안된 저복잡도 구조는 CS 방법의 고해상도 성능을 유지한다.
• 수치 결과는 LSFR의 감지 행렬 일관성이 이론적 예측과 일치함을 확인하였고, RSFR는 펄스 수가 증가함에 따라 이론적 한계에 점점 가까워진다.