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Designing Large-Scale Distributed Array Radar Using Identical Subarrays
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AI
DOI：10.1016/j.sigpro.2026.110636.png)
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摘要
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分布式阵列雷达（DAR）通过在不同位置组合小型子阵列实现大孔径性能，这降低了系统负担和制造复杂性，同时满足现代传感中的低成本和高分辨率要求。本文提出了一种适用于相同子阵列规则DAR的二维（2D）子阵列优化方法，旨在满足物理布局约束条件下最小化波束宽度（BW）和最大旁瓣电平（MSLL）。引入定向扩展波束模式（DiEBP）将非解析优化目标重新表述为可微分形式，这使得能够在交替方向乘子法（ADMM）框架内对非凸问题进行梯度下降更新，并利用指数平滑和蒙特卡洛树搜索（MCTS）进行稳定化和初始化。数值实验表明，与现有算法相比，所提出的方法平均实现了约10–15%更窄的BW和2 dB更低的MSLL，同时降低了克拉美罗界（CRB）。其有效性通过到达角（DOA）估计和近场成像实验进一步验证。
Keyword:
Distributed array radar
Subarray optimization
Beamwidth minimization
Sidelobe level reduction
Directional expanded beam pattern
期刊
IF:
3.6
论文数:
10.0K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
ADMM-based transmit beampattern synthesis for antenna arrays under a constant modulus constraint.png)
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