Maximum Likelihood Angle-Range Estimation for Monostatic FDA-MIMO Radar with Extended Range Ambiguity Using Subarrays
Maximum Likelihood Angle-Range Estimation for Monostatic FDA-MIMO Radar with Extended Range Ambiguity Using Subarrays
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使用子阵的具有扩展范围模糊度的单基地 FDA-MIMO 雷达的最大似然角度范围估计
DOI：
10.1155/2020/4601208
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发表时间：
2020-09
影响因子：
1.5
通讯作者：
Yanheng Ye
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kaikai Yang;Sheng Hong;Qi Zhu;Yanheng Ye
本文研究了单基地FDA-MIMO雷达的联合角度-距离估计问题。首先利用发射子阵扩展距离模糊度，然后提出最大似然估计（MLE）算法以提高估计性能。距离模糊是单基地FDA-MIMO雷达的一个严重问题，它会减小目标的探测距离。为了扩展无模糊距离，我们提出了将发射阵列划分为子阵列的方法。然后，在无模糊距离范围内，提出了最大似然（ML）算法，以高精度和高分辨率的角度和距离估计。在最大似然算法中，联合角度-距离估计问题成为一个高维搜索问题，因此计算量很大。为了减少计算量，交替投影最大似然算法（AP-ML）通过将高维搜索转化为一系列的一维搜索迭代。提出的AP-ML算法，角度和范围自动配对。仿真结果表明，发射子阵可以扩展单基地FDA-MIMO雷达的距离模糊，并获得较低的距离估计克拉美-饶下界。此外，所提出的AP-ML算法是上级优于传统的估计算法的估计精度和分辨率。
In this paper, we consider the joint angle-range estimation in monostatic FDA-MIMO radar. The transmit subarrays are first utilized to expand the range ambiguity, and the maximum likelihood estimation (MLE) algorithm is first proposed to improve the estimation performance. The range ambiguity is a serious problem in monostatic FDA-MIMO radar, which can reduce the detection range of targets. To extend the unambiguous range, we propose to divide the transmitting array into subarrays. Then, within the unambiguous range, the maximum likelihood (ML) algorithm is proposed to estimate the angle and range with high accuracy and high resolution. In the ML algorithm, the joint angle-range estimation problem becomes a high-dimensional search problem; thus, it is computationally expensive. To reduce the computation load, the alternating projection ML (AP-ML) algorithm is proposed by transforming the high-dimensional search into a series of one-dimensional search iteratively. With the proposed AP-ML algorithm, the angle and range are automatically paired. Simulation results show that transmitting subarray can extend the range ambiguity of monostatic FDA-MIMO radar and obtain a lower cramer-rao low bound (CRLB) for range estimation. Moreover, the proposed AP-ML algorithm is superior over the traditional estimation algorithms in terms of the estimation accuracy and resolution.
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