論文の概要: Multi-Antenna Dual-Blind Deconvolution for Joint Radar-Communications
via SoMAN Minimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13609v1
- Date: Thu, 23 Mar 2023 18:49:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-27 16:49:16.470836
- Title: Multi-Antenna Dual-Blind Deconvolution for Joint Radar-Communications
via SoMAN Minimization
- Title（参考訳）: ソマン最小化による共同レーダ通信用マルチアンテナデュアルブリンドデコンボリューション
- Authors: Roman Jacome, Edwin Vargas, Kumar Vijay Mishra, Brian M. Sadler, Henry
Arguello
- Abstract要約: 電磁スペクトルを効率的に利用するための有望な技術として、合同レーダー通信(JRC)が登場している。
セキュアな軍事受信機などのJRCアプリケーションでは、受信信号にレーダーや通信信号がオーバーレイされることが多い。
オーバーレイド信号から全ての信号とチャネルパラメータを復元する問題は、二重盲検畳み込み (DBD) という用語である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.17769984680436
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Joint radar-communications (JRC) has emerged as a promising technology for
efficiently using the limited electromagnetic spectrum. In JRC applications
such as secure military receivers, often the radar and communications signals
are overlaid in the received signal. In these passive listening outposts, the
signals and channels of both radar and communications are unknown to the
receiver. The ill-posed problem of recovering all signal and channel parameters
from the overlaid signal is terms as dual-blind deconvolution (DBD). In this
work, we investigate a more challenging version of DBD with a multi-antenna
receiver. We model the radar and communications channels with a few (sparse)
continuous-valued parameters such as time delays, Doppler velocities, and
directions-of-arrival (DoAs). To solve this highly ill-posed DBD, we propose to
minimize the sum of multivariate atomic norms (SoMAN) that depends on the
unknown parameters. To this end, we devise an exact semidefinite program using
theories of positive hyperoctant trigonometric polynomials (PhTP). Our
theoretical analyses show that the minimum number of samples and antennas
required for perfect recovery is logarithmically dependent on the maximum of
the number of radar targets and communications paths rather than their sum. We
show that our approach is easily generalized to include several practical
issues such as gain/phase errors and additive noise. Numerical experiments show
the exact parameter recovery for different JRC
- Abstract（参考訳）: jrc(joint radar-communications)は、限られた電磁スペクトルを効率的に利用するための有望な技術である。
セキュアな軍事受信機などのJRCアプリケーションでは、受信信号にレーダーや通信信号がオーバーレイされることが多い。
これらの受動的聴取基地では、レーダと通信の両方の信号とチャネルが受信機に未知である。
オーバーレイド信号から全ての信号およびチャネルパラメータを回復する不適切な問題は、デュアルブリンドデコンボリューション(dbd)と呼ばれる。
本研究では,マルチアンテナ受信機を用いたDBDのより困難なバージョンについて検討する。
我々は,遅延時間,ドップラー速度,移動方向(doas)など,いくつかの(少ない)連続値パラメータを用いてレーダと通信チャネルをモデル化する。
この高度に不規則なDBDを解決するために,未知のパラメータに依存する多変量原子ノルム(SoMAN)の和を最小化することを提案する。
この目的のために、正の超オクタント三角多項式(phtp)の理論を用いて、完全半定義プログラムを考案する。
理論解析により,完全回収に必要なサンプルとアンテナの最小数は,その合計よりもレーダターゲット数と通信経路の数の最大値に依存することがわかった。
提案手法は,ゲイン/位相誤差や付加雑音などの実用的問題を含むように容易に一般化できることを示す。
異なるJRCの正確なパラメータ復元に関する数値実験
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