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Multistatic Radar Cross Section Simulation Based on Multiple Programmable Metasurfaces Collaboration
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AI
DOI：10.1109/taes.2026.3719613.png)
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摘要
En 中文
多基地雷达（MSR）系统利用空间分布的感知节点获取多基地雷达散射截面（RCS）特征，实现可靠的目标识别和抗干扰性能提升。因此，传统的被动诱饵或低保真假目标往往不足以误导MSR。为解决此限制，我们提出一种协作式可编程超表面（PM）组用于多基地RCS模拟，旨在复现高价值目标的散射特性。通过联合协调PM的空间-能量调制能力及多个超表面的协同姿态控制，我们构建了一个统一的控制模型以实现精确的散射合成。由此产生的大规模离散编码问题为非凸且组合性。因此，我们开发了一种混合优化框架，整合乘子交替方向法、混合整数二次规划及极点追踪技术，以高效优化大规模超表面阵列中的离散相位和幅度状态。数值仿真表明，所提方法能够合成与目标一致的多基地RCS特征，并有效欺骗MSR系统。
Keyword:
Multistatic radar (MSR)
nonconvex discrete optimization
programmable metasurfaces (PMs)
radar cross section (RCS)
期刊
IF:
5.7
论文数:
686
被引数:
2.4W