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【24h】

Identifiability analysis for array shape self-calibration in colocated multiple-input multiple-output radar using Cramér–Rao bound

机译：使用Cramér–Rao界线的并置多输入多输出雷达中阵列形状自校准的可识别性分析

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In this study, parameter identifiability in array shape self-calibration in colocated multiple-input multiple-output radar is addressed under a deterministic framework. In contrast to the random model used in the previous analysis, some distinct identifiability conditions are established through deriving and then analysing the Cramér-Rao bound on self-calibration accuracy of antenna positions using far-field targets whose directions of arrival and scattering coefficients are initially unknown. It is proved that at least non-collinear targets are needed to precisely self-calibrate the positions of antennas of arbitrary geometry when there exist a and a . The sole exception is an linear array for which self-calibration is impossible.
机译：在这项研究中，在确定性框架下解决了共置多输入多输出雷达的阵列形状自校准中的参数可识别性。与先前分析中使用的随机模型相比，通过推导然后使用最初到达的方向和散射系数为目标的远场目标，分析天线位置自校准精度的Cramér-Rao边界，建立了一些明显的可识别性条件未知。事实证明，当存在a和a时，至少需要使用非共线目标来精确自校准任意几何形状的天线的位置。唯一的例外是无法进行自校准的线性阵列。

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