NLOS目标的检测与多参数估计：基于IRS的框架
信号处理
2024-07-08 v1
摘要
智能反射面（IRS）因其重塑回波信号的能力，具有提升探测性能的潜力。与现有文献主要关注IRS波束赋形优化不同，本文特别关注设计有效的信号处理方法，从IRS重塑的回波信号中提取探测信息。为此，本文研究了IRS辅助的非直线视距（NLOS）目标检测与多参数估计问题，涉及正交频分复用（OFDM）系统。为解决此问题，首先提出一种新颖的检测与方向估计框架，包括低开销的分层码book，使IRS能够生成可调节束向和宽度的三维波束，基于延迟谱峰的波束训练方案用于检测与方向估计，以及用于进一步提高方向估计精度的波束细化方案。随后，提出一种从IRS重塑的回波信号中提取延迟-多普勒信息，以实现目标的距离与速度估计。数值结果表明，所提出的方案可实现99.7%的目标检测成功率，10^{-3}rad级的方向估计精度，以及10^{-6}m/10^{-5}m/s级的距离/速度估计精度。
引用
@article{arxiv.2407.03902,
title = {Detection and Multi-Parameter Estimation for NLOS Targets: An IRS-assisted Framework},
author = {Zhouyuan Yu and Xiaoling Hu and Chenxi Liu and Qin Tao and Mugen Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.03902},
year = {2024}
}