具有广泛分离天线的非相干MIMO雷达的次优低复杂度联合多目标检测与定位
信息论
2017-01-09 v1 math.IT
摘要
本文研究了具有广泛分离天线的非相干多输入多输出（MIMO）雷达同时检测与定位多个目标的问题。通过假设目标数量的先验知识，首先给出了该问题的最优解。它本质上是在高维空间中搜索感兴趣参数的最大似然（ML）估计器。然而，该方法复杂度随目标数G呈指数增长。此外，在没有目标数量先验信息时，需要多假设检验策略来确定目标数量，这进一步使方法复杂化。因此，我们通过清除已声明目标的干扰，将联合最大化拆分为G个不相交的优化问题。以此方式，我们推导了两种快速且鲁棒的次优解，允许以性能换取低得多的实现复杂度，该复杂度几乎与目标数量无关。另外，当目标数量未知时不再需要多假设检验。仿真结果表明，所提算法即使当目标在某些路径中共享公共距离单元时，也能正确检测并精确局部化多个目标。
引用
@article{arxiv.1701.01532,
title = {Suboptimum Low Complexity Joint Multi-target Detection and Localization for Noncoherent MIMO Radar with Widely Separated Antennas},
author = {Wei Yi and Tao Zhou and Mingchi Xie and Yue Ai and Rick S. Blum},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.01532},
year = {2017}
}