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2019 年度 研究成果報告書

Multidimensional compressive sensing based technologies for next-generation MIMO radar with SL3: Super-resolution, Low-complexity, Low-cost and Low-consumption

研究課題

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研究課題/領域番号 15K06072
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 通信・ネットワーク工学
研究機関秋田県立大学

研究代表者

徐 粒  秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (40252324)

研究分担者 桂 冠  秋田県立大学, システム科学技術学部, 特任助教 (80734904)
松下 慎也  秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (20435449)
研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2020-03-31
キーワードcompressive sensing / sparse representation / sparse signal processing / adaptive algorithm / MIMO radar system / communication system / DOA estimation
研究成果の概要

圧縮センシング(CS)に基づくMIMOレーダー信号処理技術はナイキストレートより低いサンプリングレートを用いても高精度の目標探知ができるメリットで注目されている.しかし,既知アルゴリズムは演算量が多く,非ガウスノイズ環境で精度の低減が激しいなどの問題点が指摘されている.本研究は,これらの問題点を回避できる新しい低演算量かつ高解像度のレーダー信号処理アルゴリズムについて検討し,2次元信号復元CSアルゴリズムの構築やロバスト評価関数の導入,段階的な探索法の確立などの基礎結果を与えた上,目標の距離と速度およびDOAの効率的かつ高精度な推定ができる一連の新しいアルゴリズムを提案し,その有効性を示した.

自由記述の分野

System Control Engineering

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究の成果は次世代MIMOレーダーの信号処理における基本課題に対し新しい知見と解法を与えるものであり,レーダー工学と情報処理工学の発展に寄与することが期待できる.特に,2次元圧縮センシングに基づくアルゴリズムは,低速のADCや少ない反射信号のスナップショットを用いても,効率的かつ高精度の目標探知ができるため,短期天気予報や自動運転など高精度およびリアルタイムの信号処理が求められるシステムに応用することが可能である.

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公開日: 2021-02-19  

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