[논문 리뷰] Performance Improvement of Block CS-Based Distributed MIMO Radars.

Azra Abtahi, Mahmood Modarres‐Hashemi외 2명|arXiv (Cornell University)|2015. 05. 02.

Sparse and Compressive Sensing Techniques인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 블록 압축 센싱(Compressive Sensing, CS) 기반 분산형 MIMO 레이더 성능을 향상시키기 위해 두 가지 새로운 방법을 제안한다: 송신기 간 최적의 에너지 할당 및 최적화된 측정 행렬 설계. 블록-일관성의 상한을 최소화함으로써, 두 방법 모두 목표 물체의 파arameter 추정 정확도를 향상시키며, 시뮬레이션을 통해 서브-니크비스트 샘플링 속도에서도 분辨도 및 탐지 성능 향상이 뚜렷하게 나타남.

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.

연구 동기 및 목표

• 압축 센싱(Compressive Sensing, CS)을 활용하여 분산형 MIMO 레이더에서 낮은 샘플링 속도 문제를 해결함으로써 고해상도 및 탐지 정확도를 유지하고자 한다.
• 공간-속도 도메인에서 MIMO 레이더 신호의 블록 희소성 특성을 활용하여, 기존의 CS 방법을 초월한 복원 성능 향상을 도모하고자 한다.
• 블록-일관성 최소화를 목표로 한 에너지 할당 및 측정 행렬 설계를 위한 새로운 최적화 전략을 개발하고자 한다.
• 서브-니크비스트 샘플링 제약 조건 하에서 분산형 MIMO 레이더 시스템의 다중 목표 탐지 및 추정의 강건성과 정확도를 향상시키고자 한다.

제안 방법

• 감지 행렬의 블록-일관성 상한을 최소화하도록 송신기 간 전력 분포를 최적화하는 새로운 에너지 할당 전략을 제안한다.
• 동일한 블록-일관성 상한을 최소화함으로써 최적화된 측정 행렬을 설계하여, 블록 희소 신호의 복원 성능을 향상시킨다.
• 이론적 블록-일관성 상한 기반 최적화 문제를 수립하여 안정적이고 정확한 신호 복원을 보장한다.
• 수신 신호가 변환 도메인에서 본질적으로 블록 희소성을 가지는 분산형 MIMO 레이더 시스템에 제안된 방법을 적용한다.
• 수학적 최적화 기법을 활용하여 에너지 할당 및 측정 행렬 설계에 대한 폐쇄형 또는 반복형 해를 유도한다.
• 두 방법을 블록 CS 프레임워크에 통합하여 공간-속도 도메인에서 다중 목표의 복원 품질을 공동으로 향상시킨다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 송신기 간 최적의 에너지 할당은 어떻게 블록 CS 기반 분산형 MIMO 레이더의 성능을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 측정 행렬 설계는 블록-일관성에 어떤 영향을 미치며, 그로 인해 목표 물체 파arameter 추정 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 블록-일관성의 상한을 최소화하는 것이 목표 탐지 및 해상도 향상에 측정 가능한 개선을 가져올 수 있는가?
• RQ4 서브-니크비스트 샘플링 조건 하에서 제안된 방법은 전통적인 CS 및 블록 CS 접근 방식에 비해 추정 정확도에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 최적의 에너지 분포와 측정 행렬 설계의 조합은 분산형 MIMO 레이더 시스템의 전체 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 에너지 할당 방법은 감지 행렬의 블록-일관성을 감소시킴으로써 다중 목표 파arameter 추정 정확도를 크게 향상시킨다.
• 최적화된 측정 행렬 설계는 블록-일관성 상한을 최소화함으로써 복원 성능을 추가로 향상시킨다.
• 시뮬레이션 결과는 두 제안된 방법이 분산형 MIMO 레이더 시스템에서 해상도 향상 및 목표 탐지 능력 향상에 기여함을 확인한다.
• 최적의 에너지 할당과 측정 행렬 설계의 조합은 기존의 블록 CS 접근 방식에 비해 측정 가능한 성능 향상을 이룬다.
• 신호 희소성을 활용함으로써 뉴크비스트 레이트 이하의 샘플링 속도에서도 성능 향상이 유지되며, 높은 추정 정확도를 유도한다.
• 시뮬레이션을 통해 정량적으로 성능 향상이 입증되었으며, 공간-속도 도메인에서 목표 파arameter의 복원 향상이 명확히 나타났다.