【最新成果】基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统目标直接定位算法

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前言

1比特量化技术在大规模MIMO雷达系统中的应用使得系统成本、功耗及传输带宽显著降低。但这同时也对如何从1比特量化后的数据中提取目标高精度信息提出了严峻挑战。针对基于1比特量化的二次定位算法在低信噪比下定位精度低、鲁棒性差的问题，该文提出了一种基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统目标直接定位算法。具体而言，融合中心通过联合各站的1比特信息，构建了与目标位置相关的代价函数，进而通过求解代价函数获得目标位置的有效估计。

图1 1比特数字雷达射频采样前端

背景介绍

近年来，一些基于广域节点分布的大规模MIMO系统（如图2所示）在环境监测、感知和控制等方面都表现出极大的潜力，其目的通常是利用少至几十大到成百上千乃至更多的天线来显著提升系统的传输容量和覆盖率等。与此同时，大规模MIMO系统的应用能够显著增加系统的空间自由度，提高频谱效率以及提升系统的抗干扰能力。尽管具有上述优势，大规模MIMO系统在实际应用中仍然要考虑到成本、功耗以及节点通信量等的要求。因此其对于低传输带宽、低功耗以及低复杂度节点的需求显著增加。在此基础上，基于这类节点的信号处理算法也变得尤为重要。

图2 基于广域节点分布的大规模MIMO雷达系统定位场景

团队工作

电子科技大学孔令讲教授团队针对大规模MIMO雷达系统在实际应用中传输带宽，节点功耗以及系统成本受限的情况，提出了一种基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统目标直接定位算法。具体而言，算法首先通过1比特数字雷达射频采样前端将接收信号量化成1比特（如图3），在此基础上推导了基于1比特信号的目标位置代价函数。紧接着，通过证明代价函数的凸性，利用梯度下降算法求解了回波中未知的信号参数，然后根据最大似然估计实现目标位置求解。仿真实验表明所提算法仅需占用较小的传输带宽，且在低信噪比和低天线数下仍然可以实现目标位置的有效估计。

图3 系统1比特量化结构图

       该工作已发表在《雷达学报》网络优先出版论文“基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统目标直接定位算法”（张国鑫，易伟，孔令讲）。

论文介绍

针对大规模MIMO系统中传输带宽受限的定位场景，该文首先构建了基于1比特量化的目标直接定位代价函数，如图4所示。可以看出，代价函数的极值对应目标所在区域，随着信噪比的提高，其对目标位置的分辨能力也越好。因此该文首先对比了不同信噪比下所提算法（1bit-DPD）与现有1比特二次定位算法（1bit-IDP）的定位性能差异，从RMSE和有效估计率两方面（如图5所示）展示了所提算法相较于1比特二次定位算法在低信噪比下的优越性。

（a）SNR=-10dB

（b）SNR=20dB

图4 不同信噪比下1bit-DPD算法代价函数平面

（a）有效估计率曲线

（b）RMSE曲线

图5 不同信噪比下各算法定位性能曲线

为了分析采样率对于所提算法定位性能的影响，图6给出了不同过采样因子下所提算法与现有1比特二次定位算法的定位性能对比曲线。可以看出，随着过采样因子的提升，所提算法定位性能也会随之得到改善，相反现有的1比特二次定位算法的定位性能则并不会随着过采样因子的增加而改善。这启示我们，可以通过应用过采样技术进一步提高所提算法的定位精度。

图6 不同过采样因子v下1bit-DPD和1bit-IDP的定位性能对比图

由于所提算法针对的是大规模MIMO雷达目标定位场景，因此我们进一步研究了其定位性能与MIMO系统天线数目之间的关系，如图7所示。可以看出，所提算法的定位性能会随着MIMO天线数的增加而提升，并且其收敛速度明显优于现有1比特二次定位算法。同时，在相同天线数目情况下其定位性能也明显优于现有1比特二次定位算法。这表明，在考虑系统功耗，成本以及通信量约束的同时，所提算法可以更好的利用大规模MIMO系统的空间分集特性来改善其定位性能。这也进一步证明了所提算法在大规模MIMO系统目标定位方面存在的优越性。该工作对于直接定位算法在大规模MIMO系统中的应用具有重要意义。

图7 不同天线数量下1bit-DPD和1bit-IDP的定位性能

作者介绍

张国鑫(1996-)，男，山西大同人。现为电子科技大学信息与通信工程学院博士研究生。研究方向为雷达信号处理及目标定位。 

易伟(1983-)，男，四川雅安人。现为电子科技大学教授，教育部青年长江学者。研究方向为雷达信号处理、微弱目标探测技术、目标跟踪、多传感器数据融合及资源智能管控。

孔令讲(1974-)，男，河南南阳人。现为电子科技大学教授，博士生导师，长江学者特聘教授。研究方向为新体制雷达、统计信号处理、优化理论和算法、雷达信号处理、非合作信号处理技术和自适应阵列信号处理。

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编辑：余洋

审核：于青 贾守新

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