基于Group lasso的分布式MIMO雷达参数估计与能量优化

• 作者: 张剑云 李小波 杨星 马鹏
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: MIMO雷达 压缩感知 线性规划 发射能量优化
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 729-736
• 分类号: TN958
• 字数: 4488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2012.05.018

摘要

针对压缩感知算法在分布式MIMO 雷达参数估计性能上易受噪声影响而出现伪峰、定位不准等问题,结合目标散射系数所满足块稀疏的前提条件,提出了一种基于Group lasso 模型框架下压缩感知算法的参数估计.Group lasso 作为一种块稀疏模型,可以有效解决感知算法在低SNR 时参数估计性能差的问题,有效抑制了噪声对稀疏信号的破坏,其性能明显优于感知算法中常用的凸松弛CVX 方法.此外针对MIMO雷达目标散射系数准确估计的前提,提出了基于线性规划的发射能量优化分配策略,此时系统模型转化为单发多收的MISO 雷达,且集中发射功率于散射系数较大的路径.仿真结果表明,优化发射能量后的MISO雷达性能优势明显,尤其是当路径起伏较大时,性能尤为突出.仿真实验验证了理论分析的正确性和算法模型的有效性.