双基地MIMO雷达DoD与DOA最大似然估计方法

"这篇研究论文探讨了双基地MIMO雷达中多目标的 departure of departure (DOD) 和 direction of arrival (DOA) 的最大似然估计方法。文章由Bo Tanga, Jun Tang, Yu Zhanga 和 Zhidong Zhenga合作完成，分别来自中国合肥的电子工程研究所和清华大学电子工程系。论文主要关注的是在目标未知但确定性的情况下，如何通过最大似然估计来求解双基地MIMO雷达的DOD和DOA，并提供了Cramer-Rao下界（CRB）的紧凑表达式。由于目标DOD和DOA的ML估计涉及到高维非线性优化问题，作者提出了一种交替投影算法来解决这一问题。" 在这篇研究论文中，作者深入研究了双基地MIMO雷达系统中的方向估计算法，这是一种在雷达信号处理中至关重要的技术。MIMO（Multiple Input Multiple Output）雷达利用多个发射和接收天线，能够提供更高级别的空间分辨率和目标识别能力，从而提高雷达系统的性能。 最大似然估计（MLE）是一种在统计学中广泛使用的参数估计方法，它旨在找到最可能产生观测数据的参数值。在雷达方向查找应用中，MLE被用来估计目标离开发射天线的方向（DOD）和到达接收天线的方向（DOA）。论文指出，当目标是确定性但未知时，可以使用MLE来估计这些参数。 论文还提出了Cramer-Rao下界（CRB），这是一个衡量估计精度的理论界限。CRB提供了最优估计器所能达到的最佳性能指标，为评估不同估计算法的性能提供了参考。在非随机框架下，作者给出了DOD和DOA CRB的简洁表达，这对于理解和改进方向估计算法的性能至关重要。 解决DOD和DOA的ML估计问题需要解决一个高维度的非线性优化问题，这通常具有挑战性。为了解决这个问题，作者提出了交替投影算法。这种算法通过交替在两个约束集之间进行投影来逐步逼近最优解，它在处理非凸和高维问题时展现出良好的收敛性和效率。 这篇论文为双基地MIMO雷达的DOD和DOA估计提供了理论基础和实用算法，对于雷达系统的设计者和信号处理研究人员来说，是一份有价值的参考资料。通过深入理解并应用这些方法，可以提高雷达系统的定位精度，增强其在复杂环境中的目标检测和跟踪能力。