ドップラーのあいまいさが存在する中での（超）広帯域FMCW信号を用いた複数移動対象の共同特徴抽出

本論文では、ドップラーのあいまいさが存在する中で、位相配列を用いた（超）広帯域（UWB）周波数変調連続波（FMCW）レーダーを用いて、複数の高速移動対象の距離、速度、および方位の共同推定について述べています。移動対象の距離移動は、高速時間と低速時間（チャープインデックス）の結合により説明され、ターゲットのドップラースペクトルがぼやける現象が生じます。この現象は、従来の検出および推定技術の性能を劣化させます。範囲-ドップラー処理の場合、UWB信号が展開されると、従来の狭帯域ベースのアルゴリズムによる到着方向（DOA）の推定精度が著しく劣化します。FMCW波形の場合、広帯域DOAは、範囲移動問題と同様に、追加の結合項のために狭帯域DOAとは異なります。高速移動対象の距離、速度、およびDOAの共同推定のための新しいスペクトルノルムベースのアルゴリズムを提案し、結合項を考慮に入れた適切な広帯域信号モデルを用います。提案されたスペクトルノルムベースのアルゴリズムは、オフグリッドピーク検索を回避し、パワー反復により簡単に加速できます。中程度のデータサイズを使用した場合、従来のコヒーレント統合方法に対して精度と効率の両方で優れています。提案されたアルゴリズムの利点とその超解像機能は、数値シミュレーションによって検証されます。