基于SoMAN最小化的多天线双盲解卷积用于联合雷达通信

在诸如安全军事接收机等联合雷达通信（JRC）应用中，雷达和通信信号通常在接收信号中叠加。在这些被动监听前哨中，雷达和通信的信号与信道对接收机均未知。从叠加信号中恢复所有信号和信道参数的不适定问题被称为双盲解卷积（DBD）。在本工作中，我们研究多天线接收机的DBD。我们用少量（稀疏）连续值参数（如时间延迟、多普勒速度和到达方向（DoAs））对雷达和通信信道建模。为解决这一高度不适定的DBD，我们提出最小化依赖于未知参数的多元原子范数之和（SoMAN）。为此，我们利用正超八分体三角多项式（PhTP）理论设计了一个精确的半定规划。我们的理论分析表明，完美恢复所需的最小样本数和天线数对数依赖于雷达目标数和通信路径数中的最大值，而非它们的和。我们展示了我们的方法易于推广到包含若干实际问题，如增益/相位误差和加性噪声。数值实验显示了针对不同JRC场景的精确参数恢复。