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Optimized sparse 2D antenna array design via beampattern matching
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AI
DOI：10.1016/j.sigpro.2025.110086.png)
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摘要
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新兴的毫米波（mmWave）MIMO雷达结合了毫米波频段可用的大带宽和MIMO架构提供的空间分集优势，显著增强了雷达在汽车、监视和成像应用中的能力。然而，在高频段部署大量天线和收发器会显著增加芯片复杂度和硬件成本。在本文中，我们研究了稀疏二维（2D）天线阵列的设计，该阵列保留了全阵列的理想波束模式特性——即窄主瓣和低旁瓣——同时大幅减少了所需的天线单元数量。我们将稀疏阵列设计问题表述为波束模式匹配优化问题，该问题从初始密集网格中选择传输和接收天线位置的最优子集。为了有效解决这一具有挑战性的非凸优化问题，我们引入了一种结合主要化-最小化（MM）和交替优化（AO）技术的迭代算法。我们提供了至少收敛到局部最优的理论保证。此外，我们提出了一个加权向量优化步骤以进一步增强旁瓣抑制。数值仿真证实，所提出的方法在保持与全阵列相当的角分辨率和旁瓣水平（SLLs）的同时，显著降低了硬件复杂度和成本。与现有方法的性能比较表明，该方法在旁瓣抑制和计算效率方面实现了显著改进，而不会影响处理增益。
Keyword:
Array configuration
Beampattern optimization
Sparse array
MIMO radar
Antenna placement
Planar array
期刊
IF:
3.6
论文数:
10.0K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
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