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Power allocation and measurement matrix design for block CS-based distributed MIMO radars

机译：基于块CS的分布式MIMO雷达的功率分配和测量矩阵设计

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Multiple-input multiple-output (MIMO) radars offer higher resolution, better target detection, and more accurate target parameter estimation. Due to the sparsity of the targets in space-velocity domain, we can exploit Compressive Sensing (CS) to improve the performance of MIMO radars when the sampling rate is much less than the Nyquist rate. In distributed MIMO radars, block CS methods can be used instead of classical CS ones for more performance improvement, because the received signal in this group of MIMO radars is a block sparse signal in a basis. In this paper, two new methods are proposed to improve the performance of the block CS-based distributed MIMO radars. The first one is a new method for optimal energy allocation to the transmitters, and the other one is a new method for optimal design of the measurement matrix. These methods are based on minimizing an upper bound of the sum of the block-coherences of the sensing matrix blocks. Simulation results show an increase in the accuracy of multiple targets parameters estimation for both proposed methods. (c) 2016 Elsevier Masson SAS. All rights reserved.
机译：多输入多输出（MIMO）雷达提供更高的分辨率，更好的目标检测和更准确的目标参数估计。由于空速域中目标的稀疏性，当采样率远小于奈奎斯特率时，我们可以利用压缩感知（CS）来提高MIMO雷达的性能。在分布式MIMO雷达中，可以使用块CS方法代替传统的CS方法来进一步提高性能，因为这组MIMO雷达中的接收信号从根本上来说是块稀疏信号。本文提出了两种新方法来提高基于块CS的分布式MIMO雷达的性能。第一种是用于最优分配给发射机的能量的新方法，而第二种是用于优化设计测量矩阵的新方法。这些方法基于最小化感测矩阵块的块相干之和的上限。仿真结果表明，两种方法均提高了多目标参数估计的准确性。 （c）2016年Elsevier Masson SAS。版权所有。

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