KFUPM ePrints

Target Parameter Estimation for MIMO Radars

l Target Parameter Estimation for MIMO Radars. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF
Restricted to Abstract Only until 28 August 2019.

779Kb

Arabic Abstract

يعتبر التقدير الدقيق لمعامل الهدف وتحديد مكانه بجودة عالية من الاولويات المهمة في أنظمة الرادارات. في هذه الأطروحة، تم إقتراح أساليب لتقدير معامل الهدف للرادارات متعددة المدخلات متعددة المخرجات (MIMO-radars). وقد تم تناول نوعين من الرادارات من منظور معالجة الإشارات، هما الرادارات الأحادية والإزدواجية. ومن ثم طورت الخوارزميات المقترحة لتقليل التعقيد الحسابي مع الحفاظ على متوسط مربع خطأ منخفض. في الجزء الأول من الأطروحة، يتم مناقشة أساليب تقدير معامل الهدف في رادارات MIMO المتحدة الموقع. في الواقع تتطلب الخوارزميات التقليدية المستخدمة لتقدير المعامل في هذة الرادارات عكس مصفوفة تباين العينات المكانية المستقبلة. في هذه الخوارزميات، يجب أن يكون عدد اللقطات المستقبلة مساويا على الأقل لحجم مصفوفة التباين. وبالنسبة لمصفوفات هوائيات MIMO الكبيرة الحجم، يصبح عكس مصفوفة التباين مكلفا جدا حسابيا. في المقابل فإن خوارزميات الاستشعار المقلص -التي لاتتطلب عكس كل مصفوفة التباين- يمكن استخدامها لتقدير معامل الهدف بعدد أقل من اللقطات المستقبلة. في هذا العمل، تم توضيح ان الصيغة المكانية هي أكثر موائمة لمصفوفات MIMO الكبيرة عند استخدام خوارزميات الاستشعار المقلص. وتم إقتراح صيغة زمانية تتواءم مع إطار خوارزميات الاستشعار المقلص، لا سيما لمصفوفات MIMO الصغيرة الحجم. وتظهر نتائج المحاكاة ميزة خوارزمية الاستشعار المقلص باستعمال عدد قليل من اللقطات وتقدير أفضل للمعامل لكل من العدد الصغير والكبير لعناصر الهوائي. في الجزء الثاني من الرسالة نقترح خوارزمية قليلة التعقيد والأبعاد لتقدير اتجاهى الذهاب والوصول ومقدار إزاحة (Doppler shift)هدف متحرك لرادار متعدد هوائيات الارسال والاستقبال. هذه الخوارزمية مبنية على استنتاج دالتى تكلفة تعتمدان على دالتى هدف مختلفتين. تم حل كل من دالتى التكلفة باستخدام طريقة (FFT-based ) قليلة التعقيد حلا ثلاثى الأبعاد. ومن ثم تم تخفيض مجال البحث من ثلاثى الأبعاد لآخر ثنائى الأبعاد باستخدام (2D-FFT) و (generalized eigen value). تم اجراء المحاكاة للخوارزمية المقترحة لهدف ثابت وآخر متحرك وتم تقييم أدائه وكفائته بحساب معدل الخطأ ومقارنته بالخوارزميات الموجودة. أظهرت نتائج البحث كفاءة الخوارزمية المقترحة من حيث معدل الخطأ وكفائته علاوة على قلة تعقيده مقارنة بالخوارزميات الأخرى. وأخيرا، في الجزء الأخير من الرسالة، نناقش استخدام خوارزمية regularized least-squares)) فى تقدير اتجاه الوصول (DOA) لقدرته على التعامل مع مصفوفة التباين للإشارة المستقبلة اذا كانت رتبتها غير مكتملة و لا يمكن إيجاد معكوسها. وتبين النتائج أنه باستخدام هذا الخوارزمية يمكن تعيين موقع الهدف بدقة فى حالة كون مصفوفة التباين غير مرنة ( رتبتها غير مكتملة).

English Abstract

Accurate target parameter estimation and localization with fine resolution is important in radar systems. In this thesis, target parameter estimation methods are proposed for multiple-input multiple-output (MIMO) radars. The two different categories of radars, monostatic and bistatic radars from signal processing perspective are addressed. The proposed algorithms are developed to reduce the computational complexity while keeping low mean-square error. In the first part of the thesis, target parameter estimation methods in colocated MIMO radar are discussed. Conventional algorithms used for parameter estimation in colocated MIMO radars require the inversion of the covariance matrix of the received spatial samples. In these algorithms, the number of received snapshots should be at least equal to the size of the covariance matrix. For large size MIMO antenna arrays, the inversion of the covariance matrix becomes computationally very expensive. Compressive sensing (CS) algorithms which do not require the inversion of the complete covariance matrix can be used for parameter estimation with fewer number of received snapshots. In this work, it is shown that the spatial formulation is best suitable for large MIMO arrays when CS algorithms are used. A temporal formulation is proposed which fits the CS algorithms framework, especially for small size MIMO arrays. The simulation results show the advantage of CS algorithm utilizing low number of snapshots and better parameter estimation for both small and large number of antenna elements. In the second part of the thesis, we propose a reduced dimension and low complexity algorithm to estimate direction-of-arrival (DOA), direction-of-departure (DOD) and the Doppler shift of a moving target for a MIMO radar. We derive two cost functions based on two different objective functions. First, we solve each cost function with a low complexity FFT-based solution in three dimensions. We further carry out a derivation to reduce the three-dimensional search to two-dimensional search and solve it with a 2D-FFT. Another reduced dimension algorithm is derived using the generalized eigen value method which finds the estimate of unknown parameters in one dimension with less memory constraints. This way, we propose three algorithms based on the first cost function and another three algorithms based on the second. We show simulation results for a static target case and a moving target case. %Also, we have considered the scenarios of on-grid targets and off-grid targets. We compare the mean-square-error (MSE) performance and computational complexity of our proposed algorithms with existing algorithms as well. We show that our proposed algorithms have better MSE performance than existing algorithms and achieves the Cramer-Rao lower bound (CRLB) for all unknown target parameters. The proposed algorithms exhibit lower computational complexity than the existing ones and also provide an estimate for the Doppler shift. Finally, in the last part of the thesis, we discuss the application of regularized least-squares in DOA estimation. If the covariance matrix of received signal is rank deficient, then we cannot find the inverse of the covariance matrix. Regularized least-squares algorithms deal with ill-conditioned matrices and rank deficient matrices. In this part of the thesis, we solve the DOA problem by using regularized least-squares algorithms when the covariance matrix of received signal is rank deficient. The simulation results show that it can recover the unknown target locations when the covariance matrix of received signal is rank deficient.



Item Type:Thesis (PhD)
Subjects:Electrical
Divisions:College Of Engineering Sciences > Electrical Engineering Dept
Committee Advisor:Sharawi, Mohammad S.
Committee Co-Advisor:Al-Naffouri, Tareq Y.
Committee Members:Zerguine, Azzedine and Muqaibel, Ali and Al-Ghadhban, Samir
ID Code:140798
Deposited By:Hussain Ali (g200903650)
Deposited On:03 Sep 2018 13:17
Last Modified:03 Sep 2018 13:17

Repository Staff Only: item control page