Minimization of Internally Reflected Power Via Waveform Design in Cognitive MIMO Radar
Notice bibliographique
Résumé
State-of-the-art cognitive multiple-input multiple-output (MIMO) radars maximize the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) for an extended target of interest by matching the transmitted waveforms to the target impulse response (TIR). Existing methods to match the transmitted waveforms do not consider the problem of internally reflected power due to the mutual coupling between the transmitting antenna array elements, which results in transmitter inefficiency and possible hardware damage. While the mutual coupling problem in MIMO radars has been handled using microwave techniques heretofore, we herein advocate a signal-processing approach to this problem in cognitive MIMO radars. Specifically, we propose an effective waveform design formalism allowing to jointly maximize the SINR and minimize the reflected power from the transmitting antennas under a TIR matching constraint, while achieving waveform orthogonality in the Doppler domain. Minimizing the reflected power is achieved through the incorporation of a regularization term, taking the form of an $\ell _{\infty }$-norm, in the objective function of a minimum variance distortionless response criterion. An efficient proximal gradient method is developed to solve the resulting nonsmooth optimization problem. Simulations with different TIR distributions and transmitting antenna array sizes show that the proposed waveform design algorithm results in lower active reflection coefficients for the antenna elements than selected benchmarks. Furthermore, our algorithm offers a competitive SINR performance compared to these benchmarks and can cope with the fast-varying TIR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».