論文の概要: Towards Smarter Sensing: 2D Clutter Mitigation in RL-Driven Cognitive MIMO Radar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04967v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 14:31:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:55:26.353933
• Title: Towards Smarter Sensing: 2D Clutter Mitigation in RL-Driven Cognitive MIMO Radar
• Title（参考訳）: スマートセンシングに向けて:RL駆動型認知MIMOレーダにおける2次元クラッタ緩和
• Authors: Adam Umra, Aya Mostafa Ahmed, Aydin Sezgin,
• Abstract要約: このシステムは平面配列構成を採用し、伝送波形とビームフォーミングパターンを適用して検出性能を最適化する。 堅牢なウォルド型検出器はSARSAベースのRLアルゴリズムと統合されており、レーダーは複雑な乱雑な環境を学習し適応することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.674241138986925
• License:
• Abstract: Motivated by the growing interest in integrated sensing and communication for 6th generation (6G) networks, this paper presents a cognitive Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) radar system enhanced by reinforcement learning (RL) for robust multitarget detection in dynamic environments. The system employs a planar array configuration and adapts its transmitted waveforms and beamforming patterns to optimize detection performance in the presence of unknown two-dimensional (2D) disturbances. A robust Wald-type detector is integrated with a SARSA-based RL algorithm, enabling the radar to learn and adapt to complex clutter environments modeled by a 2D autoregressive process. Simulation results demonstrate significant improvements in detection probability compared to omnidirectional methods, particularly for low Signal-to-Noise Ratio (SNR) targets masked by clutter.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,第6世代(6G)ネットワークにおける統合センシングと通信への関心が高まっていることから,動的環境における堅牢なマルチターゲット検出のための強化学習(RL)により強化された認知多入力多重出力(MIMO)レーダシステムを提案する。 このシステムは平面アレイ構成を採用し、伝送波形とビームフォーミングパターンを適用し、未知の2次元(2D)外乱の存在下で検出性能を最適化する。 堅牢なウォルド型検出器は、SARSAベースのRLアルゴリズムと統合されており、レーダーは2次元自己回帰プロセスでモデル化された複雑なクラッタ環境を学習し、適応することができる。 シミュレーションの結果,全方位法に比べて検出確率が有意に向上し,特に低信号雑音比(SNR)がクラッタによって隠蔽されている。

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