बाहरी सूचना का उपयोग करते हुए मल्टी-टारगेट MIMO सेंसिंग के लिए अनुकूल ट्रांसमिट सिग्नल डिज़ाइन

इस पत्र में, हम एक मल्टीपल-इनपुट मल्टीपल-आउटपुट (MIMO) रडार सिस्टम में ट्रांसमिट सिग्नल के ऑप्टिमाइजेशन का अध्ययन करते हैं जो बहु-लक्ष्य के प्रतिबिंबित इको सिग्नल के माध्यम से कोणीय जानकारी का सेंसिंग करता है। हम एक चुनौतीपूर्ण और व्यावहारिक परिदृश्य पर विचार करते हैं जहां सेंस किए जाने वाले कोण अज्ञात और यादृच्छिक हैं, जबकि उनकी संभाव्यता जानकारी को पहले से ज्ञात किया गया है। सबसे पहले, हम एक विश्लेषणात्मक ढांचा स्थापित करते हैं ताकि बहु-लक्ष्य सेंसिंग प्रदर्शन को पूर्व वितरण जानकारी के आधार पर मात्रात्मक किया जा सके, बहु अज्ञात और यादृच्छिक कोणों को सेंसिंग करते समय साधारण तीर-राव बंधन (PCRB) को मीन्स-क्वेरेड एरर (MSE) मैट्रिक्स का निम्न बंधन निकालकर। फिर, हम सभी कोणों का अनुमान करने के लिए PCRB को कम करने के लिए ट्रांसमिट सैंपल कोवारिएंस मैट्रिक्स ऑप्टिमाइजेशन समस्या को रूपरेखा और अध्ययन करते हैं। लैग्रेंज दोहरी सिद्धांत का लाभ उठाते हुए, हम विश्लेषणात्मक रूप से साबित करते हैं कि अनुकूल ट्रांसमिट कोवारिएंस मैट्रिक्स में रैंक-वन संरचना होती है, भले ही सेंस किए जाने वाले कोणों की संख्या और प्रत्येक कोण की निरंतर संभाव्य सीमा हो। इसके अलावा, हम एक अनुपातों का योग उपायात्मक एल्गोरिदम प्रस्तावित करते हैं जो निम्न जटिलता के साथ PCRB-न्यूनतमकरण समस्या का अनुकूल समाधान प्राप्त कर सकता है। संख्यात्मक परिणाम हमारे परिणामों और प्रस्तावित डिज़ाइन की तुलना में बेंचमार्क योजनाओं की श्रेष्ठता की पुष्टि करते हैं।