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Sparse Step-Frequency MIMO Radar Design for Autonomous Driving

机译：自动驾驶稀疏跨频MIMO雷达设计

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To accommodate a high number of automotive radars operating at the same frequency band while avoiding mutual interference, we propose a sparse step-frequency waveform (SSFW) radar to synthesize a large effective bandwidth to achieve high range resolution profiles (HRRP). To mitigate high range sidelobes in the SSFW radars, we propose a joint sparse carriers selection and weighting approach, where the sparse carriers are first optimally selected via the particle swarm optimization (PSO) techniques, and then a weighting vector is optimized and applied such that the peak sidelobe level of range spectrum is minimized. As a result, targets with relatively small radar cross section are detectable without introducing high probability of false alarm. We extend the SSFW concept to multi-input multi-output (MIMO) radar by applying phase codes along slow-time to synthesize a large virtual array aperture. Numerical simulations are conducted to demonstrate the performance of the proposed SSFW MIMO radar.
机译：为了容纳在同一频段上运行的大量汽车雷达，同时避免相互干扰，我们提出了一种稀疏的跨频波形（SSFW）雷达，以合成大的有效带宽以实现高距离分辨率配置文件（HRRP）。为了减轻SSFW雷达中的高范围侧瓣，我们提出了一种联合稀疏载波选择和加权方法，其中首先通过粒子群优化（PSO）技术最佳地选择稀疏载波，然后优化并施加加权矢量范围谱的峰值侧谱级别最小化。结果，具有相对较小的雷达横截面的目标是可检测的，而不会引入误报的高概率。我们通过沿缓慢的慢速应用阶段代码来将SSFW概念扩展到多输入多输出（MIMO）雷达，以合成大型虚拟阵列孔径。进行数值模拟以证明所提出的SSFW MIMO雷达的性能。

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