DCS统计MIMO雷达信号模型与参数估计研究

"基于DCS的统计MIMO雷达信号模型及参数估计 (2012年)，朱莹，张弓，张劲东" 本文探讨的是在2012年由朱莹、张弓和张劲东发表的一篇关于分布式压缩感知（DCS）在统计多输入多输出（MIMO）雷达中的应用的工程技术论文。该研究旨在提高雷达系统的性能，特别是在信号采样和参数估计方面。 分布式压缩感知（DCS）是一种扩展自压缩感知（CS）的技术，其核心是通过利用信号之间的内在相关性和互相关性来对多个信号进行有效的联合重构，从而减少对原始数据的采样需求。在传统的压缩感知中，单个信号可以通过远低于奈奎斯特定理所要求的采样率进行采样，然后重构出信号的完整信息。而在DCS中，这一概念被扩展到多个相关信号的群体，使得整个系统能够以更低的总体采样率实现更高效的信号处理。 统计MIMO雷达是一种利用多发多收天线阵列的雷达系统，通过这种方式，可以在不同的位置同时发送和接收信号，从而形成对目标的分布式探测网络。这种雷达系统能提供更高的空间分辨率、更强的目标识别能力和抗干扰能力。然而，随着系统复杂性的增加，参数估计的精度和效率成为关键问题。 论文提出将DCS应用于统计MIMO雷达中，通过对目标回波的延时在距离空间中的稀疏性进行分析，构建了一个接收信号的联合稀疏模型。在这个模型中，所有接收信号被视为一个整体，共同参与目标场景的重构。这允许系统以更少的采样点获取目标信息，同时保持高精度的参数估计。 为了实现这个目标，作者们设计了一种联合重构算法，该算法能够估计目标的相关参数，如距离、速度和角度等。与基于CS的算法相比，DCS算法在降低采样数量的同时，还能提高参数估计的精度。此外，这种新的方法还能够有效地克服由于目标雷达散射截面积（RCS）的不稳定性带来的挑战。 论文的仿真结果验证了基于DCS的算法在参数估计上的优越性，并且表明这种DCS-MIMO雷达系统对于应对RCS的起伏变化具有更好的适应性。这项工作对于理解DCS在雷达信号处理中的潜力，以及优化未来雷达系统的设计具有重要的理论和实践意义。 关键词：分布式压缩感知（DCS），统计多输入多输出（MIMO）雷达，联合稀疏模型，一步贪婪算法，正交匹配追踪。