Двумерный алгоритм с последовательной оценкой углов прихода сигналов в системе когерентных распределенных автомобильных радаров с несколькими приемными и передающими антеннами

Цели. Одной из актуальных задач в радиолокации является проблема повышения пространственного разрешения целей при ограниченной апертуре антенной решетки радара и короткой выборке входных отсчетов. Разрабатываемые алгоритмы должны обеспечивать высокое угловое разрешение и иметь малую вычислительную сложность. В настоящее время автомобили для выполнения требований систем безопасности и помощи водителю оснащаются не одним, а несколькими радарами с общей схемой обработки сигналов для улучшения характеристик при обнаружении, позиционировании и распознавании целей по сравнению с одиночным радаром. Цель работы – разработка двумерного алгоритма оценки угловых координат с низкой вычислительной сложностью в системе распределенных когерентных автомобильных радаров для случая короткой выборки входных отсчетов.

Методы. Использованы алгоритм формирования виртуальной антенной решетки, двумерный метод Кейпона. Предложена модификация метода Кейпона на основе последовательной оценки углов прихода сигналов применительно к системе распределенных радаров. Для сравнения эффективности рассматриваемых алгоритмов используется метод Монте-Карло.

Результаты. Представлен алгоритм с последовательной оценкой азимута и угла места для системы распределенных когерентных автомобильных радаров. Приведены результаты сравнительного анализа предложенного алгоритма и классического двумерного метода Кейпона на основе численного моделирования при помощи метода Монте-Карло. Показано, что предложенная схема приводит к улучшению целевых метрик (вероятности правильного определения числа целей, среднеквадратической и систематической ошибок измерения азимута и угла места) по сравнению с одиночным радаром. Последовательный алгоритм обеспечивает выигрыш в использовании вычислительных ресурсов по сравнению с полным двумерным методом Кейпона.

Выводы. Предложенный двумерный метод оценки углов прихода сигналов в азимутальной и угломестной плоскостях может быть применен для распределенной системы бистатических когерентных радаров с несколькими приемными и передающими антеннами (MIMO-радаров). Метод основан на последовательной оценке углов прихода (на первом шаге – в азимутальной плоскости, на втором – в вертикальной). Характеристики системы когерентных радаров с ограниченной конфигурацией антенной решетки, сравнимы с характеристиками высокопроизводительного 4D-радара со значительно большим числом элементов антенной решетки.

1. Giannini V., Goldenberg M., Eshrahi A., et al. 9.2 A 192-Virtual-Receiver 77/79GHz GMSK Code-Domain MIMO Radar System-on-Chip. In: 2019 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), San Francisco, CA, USA. 2019. P. 164–166. https://doi.org/10.1109/ISSCC.2019.8662386

2. Godara L.C. Smart Antennas. CRC Press; 2004. 472 p.

3. Tuncer T.E., Friedlander B. (Eds.). Classical and Modern Direction-of-Arrival Estimation. Academic Press, Inc.; 2009. 456 p. https://doi.org/10.1016/C2009-0-19135-3

4. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г., Елохин А.В., Купцов В.В. Метод минимального многочлена для оценки параметров сигналов, принимаемых антенной решеткой. Акустический журнал. 2018;64(1):78–85. https://doi.org/10.7868/S0320791918010057

5. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г., Елохин А.В., Шмонин О.А. Угловое сверхразрешение сигналов в антенной решетке с помощью корневого метода минимального многочлена корреляционной матрицы. Известия вузов. Радиофизика. 2018;61(3):261–272.

6. Родионов А.А., Турчин В.И. Обработка сигналов в антенных решётках на основе модели помехи, включающей корреляционную матрицу неполного ранга. Известия вузов. Радиофизика. 2017;60(1):60–71.

7. Patole S.M., Torlak M., Wang D., Ali M. Automotive radars: A review of signal processing techniques. IEEE Signal Processing Magazine. 2017;34(2):22–35. https://doi.org/10.1109/MSP.2016.2628914

8. Ермолаев В.Т., Семенов В.Ю., Флаксман А.Г., Артюхин И.В., Шмонин О.А. Метод формирования виртуальных приемных каналов в автомобильном MIMO-радаре. Радиотехника. 2021;85(7):115–126.

9. Li J., Stoica P. MIMO Radar Signal Processing. Wiley-IEEE Press; 2009. 448 p. ISBN 978-0-4701-7898-0

10. Folster F., Rohling H., Lubbert U. An automotive radar network based on 77 GHz FMCW sensors. In: IEEE International Radar Conference. 2005. P. 871–876. https://doi.org/10.1109/RADAR.2005.1435950

11. Артюхин И.В., Аверин И.М., Флаксман А.Г., Рубцов А.Е. Алгоритм оценки углов прихода сигналов в системе распределенных некогерентных автомобильных радаров. Журнал радиоэлектроники. 2023;4:1–20. http://jre.cplire.ru/jre/apr23/2/text.pdf

12. Gottinger M., Hoffmann M., Christmann M., Schutz M., Kirsch F., Gulden P., Vossiek M. Coherent Automotive Radar Networks: The Next Generation of Radar-Based Imaging and Mapping. IEEE Journal of Microwaves. 2021;1(1):149–163. https://doi.org/10.1109/JMW.2020.3034475

13. Richards M.A. Fundamentals of Radar Signal Processing. 2nd edition. New York: McGraw-Hill; 2014. 656 p.

14. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г., Шмонин О.А. Применение концепции виртуальной антенной решетки в MIMO-радаре при наличии отражений от земной поверхности. Известия вузов. Радиофизика. 2020;63(3):240–249.

15. Björnson E., Hoydis J., Sanguinetti L. Massive MIMO Networks: Spectral, Energy, and Hardware Efficiency. Found. Trends® Sign. Process. 2017;11(3–4):154–655. http://doi.org/10.1561/2000000093

16. Gentilho E., Scalassara P.R., Abrão T. Direction-of-Arrival Estimation Methods: A Performance-Complexity Tradeoff Perspective. J. Sign. Process. Syst. 2020;92(2):239–256. https://doi.org/10.1007/s11265-019-01467-4