[论文解读] Separable Delay And Doppler Estimation In Passive Radar

Mats Viberg, Daniele Gerosa+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2026

Radar Systems and Signal Processing被引用 0

一句话总结

该论文为被动雷达提出了一种可分离的时延-多普勒估计方法，实现对每个接收机的一维时延估计，随后进行多普勒估计，在目标缓慢移动时减少计算与通信负担，同时保持精度。

ABSTRACT

In passive radar, a network of distributed sensors exploit signals from so-called Illuminators-of-Opportunity to detect and localize targets. We consider the case where the IO signal is available at each receiver node through a reference channel, whereas target returns corrupted by interference are collected in a separate surveillance channel. The problem formulation is similar to an active radar that uses a noise-like waveform, or an integrated sensing and communication application. The available data is first split into batches of manageable size. In the direct approach, the target's time-delay and Doppler parameters are estimated jointly by incoherently combining the batch-wise data. We propose a new method to estimate the time-delay separately, thus avoiding a costly 2-D search. Our approach is designed for slowly moving targets, and the accuracy of the time-delay estimate is similar to that of the full batch-wise 2-D method. Given the time-delay, the coherency between batches can be restored when estimating the Doppler parameter. Thereby, the separable approach is found to yield superior Doppler estimates over a wide parameter range. In addition to reducing computational complexity, the proposed separable estimation technique also significantly reduces the communication overhead in a distributed radar setting.

研究动机与目标

• 通过对具备机会性照射体（Illluminators-of-Opportunity）和每个接收机的参考信道，建立被动雷达设置的动机与建模。
• 开发一个可分离、低复杂度的估计器，针对慢速目标实现时延与多普勒的分离估计。
• 展示在分布式雷达部署中降低计算与通信开销。
• 通过仿真评估相对于完整的二维联合时延-多普勒估计的性能。

提出的方法

• 将SC数据划分为M个批次，大小为Q，并用一个混响/干扰项和一个以多普勒为导向的目标项来建模每个批次。
• 使用基于投影的干扰消除，获得每个批次的无干扰二维时延-多普勒混叠函数。
• 对时延和多普勒应用一阶近似以实现分离，将二维搜索转化为一维时延搜索并通过批次幅度相位拟合进行多普勒估计。
• 在RN处对各批次结果进行非相干聚合，在CN处进行相干聚合以获得目标定位。
• 通过回归估计幅度未包装相位（Tretter方法），在各批次之间对分离的多普勒进行分量估计。
• 通过避免完整的二维搜索并降低分布式感知中的数据传输需求来降低复杂度。

实验结果

研究问题

• RQ1 在被动雷达中，分离估计策略（先时延后多普勒）在慢速目标的完整二维联合估计性能是否可以匹配？
• RQ2 分批处理如何影响分布式雷达网络中的干扰消除和参数估计精度？
• RQ3 采用分离的时延-多普勒估计器相比完整的二维方法，对计算和通信负载有何影响？
• RQ4 是否可以通过跨多个接收机的分组相位回归可靠地使用时延估计来恢复多普勒？
• RQ5 是否可以通过汇聚所有接收机的分离时延结果来实现定位，同时解耦速度估计？

主要发现

• 当批量足够大且目标缓慢时，一维时延估计可以匹配完整的二维估计。
• 在分离方案下，若干测试情形中多普勒估计有所改善。
• 将时延和多普勒分离可通过避免密集的二维搜索来降低计算量。
• 使用分离方法，RN到CN的数据传输开销显著降低。
• 通过汇聚各节点的时延信息实现定位，然后估计速度。
• 在仿真中，该方法对目标多普勒频率的变化具有鲁棒性。