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Multitarget Joint Collaborative Sensing for Distributed MIMO-OTFS Radar Systems
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AI
DOI：10.1109/TAES.2026.3651423.png)
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摘要
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正交时频空（OTFS）调制在延迟-多普勒（DD）域中运行，具有多普勒稳健性、多径抑制和功率效率等显著优势，使其成为高动态环境下未来感知应用的极具吸引力的候选方案。然而，现有的单站或共址多输入多输出（MIMO）-OTFS雷达系统在广域监视方面存在局限性，包括低信噪比（SNR）条件下的检测性能不足、弱目标检测能力有限以及参数估计精度受限。为解决这些挑战，本文提出了一种基于DD域协同感知的分布式MIMO-OTFS雷达架构。我们采用正交波形构建多站协同拓扑，并建立端到端信号传输模型。随后，我们设计了一套全面的协同感知流程，其中每个站点首先通过二维匹配滤波实现低复杂度的粗目标检测，然后利用最小距离误差准则进行多目标注册与匹配。在此基础上，采用黄金分割迭代离栅细化算法实现分数级距离-速度估计精度。仿真结果表明，所提框架的有效性得到验证，成功实现了多目标的协同联合参数估计与注册。在模拟的2×2分布式配置中，所提系统相较于单站系统平均获得1.43 dB的峰值SNR增益，且离栅估计精度接近克拉美罗下界。本研究为实际分布式OTFS感知提供了可行解决方案。
Keyword:
Distributed radar
multiple input multiple output (MIMO)
multitarget joint estimation
orthogonal time–frequency space (OTFS)
signal fusion
期刊
IF:
5.7
论文数:
819
被引数:
2.4W
机构
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