基于 MUSIC 的角度估计的多基地 OFDM 雷达融合

本研究探讨了利用多基地 OFDM 雷达对多个目标进行基于角度的定位问题。虽然可以采用最大似然 (ML) 方法来合并来自不同雷达对的数据，但该方法需要高复杂度的多维搜索过程。多信号分类 (MUSIC) 算法将复杂度简化为二维搜索，但尚未推导出在多基地配置中组合 MUSIC 伪谱的框架。本文利用 MUSIC 与 ML 估计器之间的关系，通过 MUSIC 伪谱的加权组合来近似多维 ML 参数估计。这使得能够计算似然图，并在其上应用峰值选择以进行目标检测。除了降低计算复杂度外，所提出的方法仅依赖于将每个雷达对的估计信道协方差矩阵传输到中央处理器。进行了数值分析以评估所提出融合方法的优势。