基于加权 SPICE 算法利用一位汽车雷达进行距离-多普勒成像
信号处理
2021-07-07 v1
摘要
我们考虑使用采用接收端具有时变阈值的一位 ADC 采样的一位汽车 LFMCW1 或 PMCW 雷达进行距离-多普勒成像的问题。一位采样技术可显著降低汽车雷达系统的成本与功耗。我们将一位 LFMCW/PMCW 雷达距离-多普勒成像问题表述为一位稀疏参数估计。最近提出的无超参数（因而对用户友好）的加权 SPICE 算法，包括 SPICE、LIKES、SLIM 和 IAA，对高精度采样数据实现了优异的参数估计性能。然而，这些算法不能直接用于一位数据。本文中我们首先提出一种正则化最小化算法，称为 1bSLIM，用于使用一位雷达系统进行精确的距离-多普勒成像。然后，我们描述如何将 SPICE、LIKES 和 IAA 算法扩展到一位数据情形，并将这些扩展称为 1bSPICE、1bLIKES 和 1bIAA。这些一位无超参数算法统一于一位加权 SPICE 框架内。此外，研究了前述算法的高效实现，其严重依赖于 FFT 的使用。最后，提供了仿真与实验实例以证明所提算法在使用一位汽车雷达系统进行距离-多普勒成像中的有效性。
引用
@article{arxiv.2103.17032,
title = {Weighted SPICE Algorithms for Range-Doppler Imaging Using One-Bit Automotive Radar},
author = {Xiaolei Shang and Jian Li and Petre Stoica},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.17032},
year = {2021}
}