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关键词：分布式雷达系统 / 运动平台 / 目标检测 / 低比特量化 / 最优量化器
论文短视频 | 动平台分布式雷达系统动目标低比特数据检测算法
分布式协同感知系统是近年来区域防控以及立体防御的重要手段之一，其优点在于相对低廉的传感器节点、辽阔的覆盖范围和高分辨率能力，可通过空间分集获取目标的多维信号，提升系统的检测性能。然而由于传统系统往往考虑雷达节点在某一固定位置以减少系统复杂度，但该系统配置在动态环境中缺乏弹性，生存能力较低。因此，为尽可能保证雷达系统在恶劣环境下的生存能力，可将分布式雷达系统的各节点均部署在运动平台上，通过不断改变自身状态逃避敌方的电磁捕获以及锁定等手段，可在增加自身生存能力的同时大幅提升系统的威力覆盖范围，以在瞬息万变的博弈中实现灵活部署，提升系统的综合性能。
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图1 动平台分布式雷达系统相较于传统固定节点的性能得益
分布式雷达系统可通过对所有通道观测数据进行集中处理以获取最优的系统探测性能，但移动节点往往无法配备高性能的移动通信网络，因此需将各节点的观测数据进行低比特量化以适应系统的硬件限制，同时最大限度保留目标的相关信息。
近年来，电子科技大学孔令讲教授、易伟教授团队针对分布式雷达系统的协同检测展开了深入研究，取得了较多科研以及前沿学术成果。
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图2 孔令讲、易伟教授团队
针对动平台分布式雷达系统同时监视多个运动目标的场景，提出了基于观测数据低比特量化的动目标协同检测算法。其中，针对动平台分布式雷达系统采集多个运动目标的低比特量化数据进行建模，推导了低比特量化数据关于量化器和多个目标状态的似然函数，并基于似然函数相对于未知反射系数的凸性设计了各通道的多普勒频移和反射系数联合估计器。并且针对警戒区域中存在多个状态未知的目标设计了多目标检测器，推导了系统的渐近性能，以此设计了CFAR检测门限以及最优低比特量化器，有效提升了系统的检测性能，并且保证了系统的鲁棒性。该文首先对各通道观测数据按通道资源进行低比特量化，建立多维数据协同处理框架，在融合处理中心对多通道低比特量化数据进行统一表征，建立关于高维未知参数的联合函数。![]()
然后，针对低比特量化数据数据中未知参数难以解析表达的难题，基于最大似然估计准则设计高维未知参数联合估计算法，快速求解低信息量下多个未知参数高精度估计结果，有效提升系统性能。最后设计多目标GLRT检测器，同时估计多个目标的状态，并推导系统理论性能，通过配置最优低比特量化器进一步系统检测与估计性能。
图4 1比特、2比特和3比特量化器对应的最优量化门限
对三个目标同时存在的场景进行仿真论证，所得检测统计量平面如图5所示。由图5可得，采用越高位数的量化器，相同数据情况下所获得的检测统计量就越大，检测性能也就越高。而在目标反射回波强度较大时，量化数据表现出和未量化高精度数据一致的结果，在目标所在的距离单元，检测器均能对相应通道中的目标能量实现积累，证明了检测器在此类量化数据处理中的有效性。图5 不同量化位数对应各栅格的检测统计量
通过检测性能曲线和估计RMSE曲线验证所提算法的统计性能，将1比特、2比特和3比特量化数据对应的检测和估计结果与透视检测器对应的结果进行比较，如图6所示。由图可得，针对同一批数据，采用越高的量化位数所获得的检测性能和估计性能就越好，且3比特量化的对应性能逼近未量化数据所对应的性能上界。此外，所有量化器及透视检测器的性能均会随着信噪比的提升而得以改善，而2比特量化相对于其余量化策略可作为检测性能和资源消耗的折中，验证了所提检测器与量化器的有效性。由于1比特、2比特和3比特量化结果相较于原始观测数据的数据量分别下降93.75%、87.5%和81.25%，本文所提低比特量化数据检测算法在大幅降低数据量的情况下保持着优异的检测性能，可将低比特量化作为降低分布式无线通信系统传输代价与减缓探测性能衰退的折中选择。(a)和(b)分别展示了多个目标的平均检测概率和速度的RMSE
杨诗兴，博士，研究方向为统计信号处理、多雷达协同探测与参数估计等。
张国鑫，博士生，研究方向为目标定位与雷达信号处理等。梁雲飞，硕士生，研究方向为复杂环境目标定位与雷达信号处理等。易 伟，博士，教授，研究方向为低可观测目标检测跟踪、多雷达协同探测等。孔令讲，博士，教授，研究方向为雷达信号处理、新体制雷达、统计信号处理等。会议阵容 | 首届雷达学术前沿大会(RAFC 2024)第二轮通知
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编辑：谭大宁
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