[论文解读] 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 1

一句话总结

本文提出了两种新颖方法以提升基于块压缩感知（CS）的分布式MIMO雷达性能：在发射机之间最优分配能量，以及优化测量矩阵设计。通过最小化块相干性的上界，两种方法均提高了目标参数估计的精度，仿真结果表明在亚奈奎斯特采样率下，分辨率和检测能力均有显著提升。

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.

研究动机与目标

• 通过利用压缩感知（CS）技术，在分布式MIMO雷达中应对低采样率的挑战，以保持高分辨率和检测精度。
• 利用MIMO雷达信号在空速域中的块稀疏特性，提升重建性能，超越传统CS方法。
• 针对能量分配与测量矩阵设计，开发新的优化策略，以最小化块相干性并增强目标参数估计能力。
• 在亚奈奎斯特采样约束下，提升分布式MIMO雷达系统中多目标检测与估计的鲁棒性与精度。

提出的方法

• 提出一种新型能量分配策略，通过优化发射机之间的功率分配，以最小化感知矩阵中块相干性的上界。
• 通过最小化相同的块相干性上界，设计优化的测量矩阵，以提升块稀疏信号的恢复性能。
• 基于块相干性的理论界制定优化问题，以确保信号重建的稳定与准确。
• 将所提方法应用于分布式MIMO雷达系统，其中接收信号在变换域中本质上具有块稀疏性。
• 采用数学优化技术，推导能量分配与测量矩阵设计的闭式解或迭代解。
• 将两种方法整合至块CS框架中，联合提升空速域中多目标的重建质量。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过发射机间的最优能量分配来提升基于块CS的分布式MIMO雷达性能？
• RQ2 测量矩阵设计对块相干性有何影响，进而如何影响目标参数估计精度？
• RQ3 最小化块相干性的上界是否能带来可测量的目标检测与分辨率提升？
• RQ4 在亚奈奎斯特采样条件下，所提方法与传统CS及块CS方法相比，估计精度如何？
• RQ5 优化的能量分配与测量矩阵设计相结合，对分布式MIMO雷达系统整体性能有何综合影响？

主要发现

• 所提出的能量分配方法通过降低感知矩阵中的块相干性，显著提升了多目标参数估计的精度。
• 优化的测量矩阵设计通过最小化块相干性上界，进一步增强了信号重建性能。
• 仿真结果证实，两种所提方法均显著提升了分布式MIMO雷达系统的分辨率与目标检测能力。
• 最优能量分配与测量矩阵设计的结合，相较于传统块CS方法，实现了可测量的性能增益。
• 即使在远低于奈奎斯特率的采样率下，该方法仍能保持高估计精度，得益于对信号稀疏性的有效利用。
• 通过仿真定量验证了性能提升，显示出在空速域中目标参数恢复能力的显著增强。