[論文レビュー] Reduced Complexity Angle-Doppler-Range Estimation for MIMO Radar That Employs Compressive Sensing

Yao Yu, Athina P. Petropulu+1 more|ArXiv.org|Dec 5, 2009

Sparse and Compressive Sensing Techniques被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、ステップ周波数波形を用いて角度、ドップラー、距離推定を分離することで、計算複雑性を低減した圧縮センシング（CS）ベースのMIMOレーダーフレームワークを提案する。まず定周波数パルスを用いて角度とドップラーを推定し、その後ステップ周波数パルスを用いて距離分解能を達成することで、連合最適化と比較して計算複雑性を99.998％以上低減しつつ、高分解能の連合推定を実現し、正確なターゲット位置特定と曇びの解消を維持する。

ABSTRACT

The authors recently proposed a MIMO radar system that is implemented by a small wireless network. By applying compressive sensing (CS) at the receive nodes, the MIMO radar super-resolution can be achieved with far fewer observations than conventional approaches. This previous work considered the estimation of direction of arrival and Doppler. Since the targets are sparse in the angle-velocity space, target information can be extracted by solving an l1 minimization problem. In this paper, the range information is exploited by introducing step frequency to MIMO radar with CS. The proposed approach is able to achieve high range resolution and also improve the ambiguous velocity. However, joint angle-Doppler-range estimation requires discretization of the angle-Doppler-range space which causes a sharp rise in the computational burden of the l1 minimization problem. To maintain an acceptable complexity, a technique is proposed to successively estimate angle, Doppler and range in a decoupled fashion. The proposed approach can significantly reduce the complexity without sacrificing performance.

研究の動機と目的

• 圧縮センシング（CS）を用いたMIMOレーダーにおける連合角度-ドップラー-距離推定の高い計算複雑性を解消すること。
• ステップ周波数波形の導入により、高距離分解能と不確実なドップラー推定の解消を実現すること。
• 角度、ドップラー、距離の推定を分離することで、CS最適化問題の次元を低減すること。
• 計算負荷を著しく低減しつつも、高い推定精度と超分解能性能を維持すること。
• 従来のCSベースのMIMOレーダー研究（角度とドップラーに限限）を拡張し、性能を損なわず距離推定を統合すること。

提案手法

• 空間的に分散した単一アンテナ送信機と受信機が仮想アレイを形成するMIMOレーダーシステムを採用する。
• 送信には直交QPSK波形を、各受信ノードでは圧縮測定を実施する。
• ステップ周波数変調を適用：まず定周波数パルスを用いて角度-ドップラー推定を実施し、その後周波数をパルス間でステップアップするパルスを用いて距離分解能を達成する。
• 連合推定を3段階の逐次処理に分解する：(1) 定周波数データに対するℓ₁最小化による角度-ドップラー推定、(2) 多パルスコherenCeを用いたドップラーの精密化、(3) ステップ周波数パルス間の位相変化を用いた距離推定。
• 3次元角度-ドップラー-距離空間におけるターゲットのスパarsityを活用し、低次元の基底次元でCSに基づく復元を実施する。
• 融合センターが圧縮測定を収集・処理し、1つの大きな連合問題ではなく、複数の小さなℓ₁最適化問題を逐次解くことで計算負荷を低減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ステップ周波数波形は、CSベースのMIMOレーダーシステムに効果的に統合可能であり、高距離分解能を達成できるか？
• RQ2 連合角度-ドップラー-距離推定をどのように分離することで、ℓ₁最小化の計算複雑性を低下させつつ性能損ないを防げるか？
• RQ3 本手法の分離型アプローチは、定周波数システムと比較して、速度の曇びをどの程度効果的に解消できるか？
• RQ4 ノイズと妨害が存在する現実的なMIMOレーダーシナリオにおいて、分離型手法の推定精度と誤警報率はどの程度か？
• RQ5 連合角度-ドップラー-距離CS推定と比較して、計算複雑性の低減はどの程度達成可能か？

主な発見

• 提案された分離型手法により、計算複雑性は𝒪((N_a N_b N_c)^3)から𝒪(A N_a^3 + B N_b^3 + C N_c^3)に低減され、連合推定コストの約0.002％にまで削減された。
• ステップ周波数波形の使用により、速度の曇びが効果的に解消された：10パルスで、170、175、180 m/sの径方向速度が正しく推定されたが、定周波数送信では50–60 m/s付近の曇った推定にとどまった。
• 100回の独立モンテカルロ実験において、分離型手法は3つのターゲットをすべて正しく回復し、誤警報は1件（0.01％）のみであり、真のターゲットの近くに位置していた。
• 0 dB SNRおよび妨害条件下でも、角度0.5°、ドップラー5 m/s、距離50 mのサンプリンググリッドで、正確なターゲット位置特定が達成された。
• 本手法は、ステップ周波数パルスによって有効に広帯域信号が形成されることで、超分解能性能を維持し、高距離分解能を実現した。
• 本手法は、圧縮センシングの利点（低サンプリングレート、低消費電力）を保持しつつ、3次元ターゲット推定への応用可能性を拡張した。