基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统直接定位算法

1比特量化技术在大规模MIMO雷达系统中的应用使得系统成本、功耗及传输带宽显著降低.但这同时也对如何从1比特量化后的数据中提取目标高精度信息提出了严峻挑战.针对基于1比特量化的二次定位算法在低信噪比下定位精度低、鲁棒性差的问题,该文提出了一种基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统目标直接定位算法.首先,通过将接收信号进行1比特量化,并推导基于1比特信号的概率分布,建立了关于目标位置的代价函数;其次,通过证明代价函数的凸性,利用梯度下降算法求解了回波中未知的信号参数;最后,根据最大似然估计实现了目标直接定位.仿真实验分析了所提算法的定位性能,结果表明,所提算法仅需传输相较于高精度采样(16比特为例)直接定位算法6.25％的通信带宽,同时其功耗仅为前者的0.1％.此外,与基于1比特量化的二次定位算法相比,所提算法在低信噪比下便可实现对目标位置的有效估计,并且其定位性能在低信噪比和低MIMO天线数量下均明显优于前者.同时,其性能会随着过采样技术的应用进一步提升.