Precoded faster-than-Nyquist signaling using optimal power allocation for OTFS
针对双选择性衰落信道下的传输需求，提出一种带最优功率分配的预编码FTN-OTFS调制方案，通过EVD实现逐符号解调，在相当BER性能下提升了信息速率与频谱效率。
2024-11-02 cs.IT eess.SP math.IT
Fast Compressed Sensing SAR Imaging based on Approximated Observation
近年来，压缩感知技术在合成孔径雷达（SAR）成像领域得到了广泛的应用，并显示出巨大的潜力。然而，现有的模型是基于应用的传感矩阵获得的确切的观察功能。因此，相应的重建算法比传统的基于匹配滤波器（MF）的聚焦方法要耗时得多，特别是在高分辨率和宽测绘带系统中。在本文中，我们制定了一个新的CS-SAR成像模型的基础上使用的近似SAR观测推导出的逆聚焦过程。我们将CS和MF内的稀疏正则化框架，然后解决了一个快速迭代阈值算法。该模型形成了一种新的CS-SAR成像方法，可以应用于亚奈奎斯特采样下的高质量和高分辨率成像，同时在时间和内存上大大节省了计算成本。仿真和实际SAR数据应用表明，该方法能够在Nyquist速率下有效地实现SAR成像，尤其适用于大规模应用。
2013-01-09 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist Radar: Principles and Prototypes
在过去的几年中，新的方法，雷达信号处理已被引入，使雷达执行信号检测和参数估计从少得多的测量比所需的奈奎斯特采样。这些系统-被称为子奈奎斯特雷达-将接收信号建模为具有有限的创新率，并采用XNUS框架来获得信号的低速率样本。亚奈奎斯特雷达利用目标场景稀疏的事实，促进在信号恢复中使用压缩感知（CS）方法。在本章中，我们将回顾几种基于这些原理的脉冲多普勒雷达系统。与其他基于CS的设计相反，我们的公式直接解决了空间和时间上的速率降低的模拟采样，避免了令人望而却步的字典大小，并且对噪声和杂波具有鲁棒性。首先，我们引入时间的亚奈奎斯特处理，用于估计目标位置，使用比传统系统更少的带宽。这为认知雷达与其他通信服务共享其发射频谱铺平了道路，从而为频谱拥挤环境中的共存提供了强大的解决方案。接下来，在不损害多普勒分辨率的情况下，我们通过在相干处理间隔或“慢时间”内以稀缺的方式发送交织雷达脉冲来减少停留时间。然后，我们考虑多输入多输出阵列雷达，并演示了空间亚奈奎斯特处理，它允许使用几个天线单元，而不会降低角分辨率。最后，我们展示了次奈奎斯特和认知雷达成像系统，如合成孔径雷达的应用。对于每种设置，我们提出了一个国家的最先进的硬件原型设计，以证明亚奈奎斯特雷达的实时可行性。
2019-02-04 cs.IT math.IT
Compressed Sensing SAR Imaging with Multilook Processing
Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）；Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院电子学研究所）
多视处理是合成孔径雷达（SAR）成像中广泛采用的相干斑抑制方法。传统上，它是通过非相干求和的一些独立的低分辨率图像，从重叠的SAR信号的子带制定。然而，在压缩感知（CS）SAR成像的上下文中，在亚奈奎斯特速率下收集样本，数据频谱是高度混叠的，这阻碍了现有的多视技术的直接应用。本文提出了一种新的CS-SAR成像方法，该方法可以在图像重建过程中同时实现多视处理。其主要思想是用多视过程的逆过程代替SAR观测矩阵，然后将其与随机采样矩阵相结合，得到一个多视CS-SAR观测模型。然后，联合稀疏正则化模型，考虑像素的依赖性的子图像，推导出形成多视图像。该方法不仅可以在低于奈奎斯特速率的条件下有效地重建稀疏场景，而且在重建过程中也可以实现相干斑的抑制。仿真结果验证了该方法的有效性。
2013-10-27 cs.CV cs.IT math.IT
Radial Velocity Retrieval for Multichannel SAR Moving Targets with Time-Space Doppler De-ambiguity
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；Tsinghua University（清华大学）；University of Delaware（特拉华大学）
本文针对多通道合成孔径雷达（SAR），分别在距离压缩域、距离-多普勒域和图像域研究了多普勒模糊对地面运动目标径向速度估计的影响。结果表明，在这些问题中，可能会遇到级联的时空多普勒模糊（CTSDA），即，首先在每个信道中产生时域多普勒模糊（TDDA），然后在多个信道之间产生空域多普勒模糊（SDDA）。在此基础上，研究了不同参数的多通道SAR系统在3种不同多普勒模糊特性情况下的RV估计，并提出了一种基于中国剩余定理（CRT）的多频SAR系统，通过求解模糊问题来获得RV估计。在前两种情况下，模糊性问题可以通过现有的封闭形式的鲁棒CRT来解决。在第三种情况下，我们发现这个问题与传统的CRT问题不同，我们称之为双重排序问题。然后，我们提出了一个充分条件，在此条件下，双重排队问题，即，的CTSDA，也可以解决封闭形式的鲁棒CRT。当多通道SAR不满足该充分条件时，提出了一种基于搜索的方法。最后，通过数值实验验证了所提方法的有效性.
2017-06-09 cs.CV cs.IT math.IT
Sub-Nyquist Radar Systems: Temporal, Spectral and Spatial Compression
常规雷达向感兴趣的目标发射电磁波。在输出脉冲之间，雷达测量从目标反射的信号，以确定它们的存在，范围，速度和其他特征。雷达系统面临着多重挑战，产生了许多权衡，如带宽与距离分辨率和停留时间与多普勒分辨率。在MIMO雷达中，高分辨率需要大口径和大量天线，增加了硬件和处理要求。最近，在采样理论和雷达信号处理中提出了新的方法，以允许从低于奈奎斯特速率获得的样本中进行目标检测和参数恢复。这些技术利用目标场景的稀疏性，以减少所需的样本、脉冲和天线的数量，一方面打破带宽、驻留时间和天线数量与距离、多普勒和方位分辨率之间的联系。本文介绍了这种所谓的亚奈奎斯特雷达范例，并描述了相应的采样和恢复算法，利用压缩感知技术来执行时间和空间压缩。我们专注于非雷达成像应用和调查许多最近的压缩雷达系统。我们的目标是审查的主要影响压缩雷达参数分辨率以及数字和模拟的复杂性。调查包括快速和慢速时间压缩方案以及空间压缩方法。我们表明，除了大幅降低速率，压缩也可以使通信和雷达频谱共享。在整个文件中，我们认为压缩雷达的理论和实践方面，目前的硬件原型实现，演示实时目标参数恢复从低速率的脉冲多普勒和MIMO雷达的样本。
2018-07-30 cs.IT eess.SP math.IT
SUMMeR: Sub-Nyquist MIMO Radar
多输入多输出（MIMO）雷达相对于传统的雷达阵列系统在灵活性和性能方面具有许多优点。然而，MIMO雷达提出了新的挑战，无论是硬件设计和数字处理。特别地，实现高方位分辨率需要大量的发射和接收天线。此外，以其奈奎斯特速率对从每个发射机到每个接收机的接收信号的样本执行数字处理，当需要高分辨率时，该奈奎斯特速率可能非常大。为了克服速率瓶颈，提出了亚奈奎斯特采样方法，打破了雷达信号带宽和采样率之间的联系。在这项工作中，我们将这些方法扩展到MIMO配置，并提出了一个子奈奎斯特MIMO雷达（SUMMeR）系统，执行时间和空间压缩。我们提出了一个距离-方位-多普勒恢复算法从一个减少数量的发射机和接收机，利用恢复的目标的参数的稀疏性获得的子奈奎斯特样本。这使我们能够实现部署的天线的数量和每个接收器的样本数量的减少，而不会降低时间和空间分辨率。仿真结果表明，不同的压缩水平的SUMMeR的检测性能，并显示，时间和空间分辨率的保留，相对于经典的奈奎斯特MIMO配置。我们还研究了设计参数，如天线的位置和载波频率，对检测性能的影响，并提供指导方针，为他们的选择。
2016-08-28 cs.IT math.IT
SAR Imaging of Moving Targets via Compressive Sensing
提出了一种基于压缩感知（CS）的合成孔径雷达（SAR）动目标成像算法。该方法将接收到的SAR回波信号分解为多个子基信号之和，子基信号是通过对目标空间域和速度域进行离散化，并对每个离散化的空间位置和速度候选项合成SAR接收数据而产生的。这样，SAR成像问题转化为子信号选择问题。在运动目标稀疏分布的情况下，利用压缩感知技术可以得到运动目标的反射率、位置和速度。结果表明，与传统算法相比，该算法获得的目标图像具有更高的分辨率和更低的旁瓣，而所需的测量次数比以奈奎斯特采样率采样的方法少一个数量级。该算法可以同时对多个不同速度的目标进行成像，具有较高的效率。
2011-04-06 cs.IT math.IT
High Resolution Compressed Sensing Radar using Difference Set Codes
在本文中，我们考虑压缩感知（CS）为基础的恢复延迟和多普勒频率的高分辨率雷达的目标。我们提出了一种新的次奈奎斯特采样方法在傅立叶域的基础上的差集（DS），称为DS采样，创建字典与高度不相干的原子。如果采用DS采样，字典的相干性达到Welch最小界。这个属性让我们实现亚奈奎斯特高分辨率雷达与最小数量的样本。我们还开发了一种低复杂度的恢复方法，基于结构CS和提出了一种新的波形，称为差集-频率编码调制（DS-FCM）波形，以提高恢复性能的亚奈奎斯特雷达在噪声环境中。所提出的方法解决了许多CS雷达中的一些常见问题，并克服了传统的奈奎斯特处理，即匹配滤波在高分辨率雷达系统中的缺点。所提出的方法允许我们设计亚奈奎斯特雷达，这需要不到2%的奈奎斯特样本和恢复目标的分辨率相比，传统的奈奎斯特处理退化。
2018-10-31 cs.IT math.IT
Analog Transmit Signal Optimization for Undersampled Delay-Doppler Estimation
在这项工作中，被认为是在亚奈奎斯特条件下的联合延迟-多普勒估计的模拟发射波形的优化。基于Bayesian Cramér-Rao下界（BCRLB），推导了在接收端通过宽模拟预滤波带宽违反采样定理时模拟发射信号傅立叶系数的估计理论设计规则.对于无线延迟-多普勒信道，我们得到了一个系统优化问题，它可以通过使用特征值分解的紧凑形式解决。所提出的方法使人们能够探索帕累托区域跨越的优化模拟波形。此外，我们演示了如何可以使用的框架，以减少在接收机的采样率，同时保持高的估计精度。最后，我们通过Monte-Carlo仿真验证了信道估计算法的实际效果。
2017-06-20 cs.IT math.IT
RIS-Empowered OTFS Modulation With Faster-than-Nyquist Signaling in High-Mobility Wireless Communications
本文提出了一种结合RIS、OTFS调制和Faster-than-Nyquist信号的新方案，旨在提高高机动无线通信中的可靠性和频谱效率。
2026-05-19 cs.IT eess.SP math.IT
On the Pulse Shaping for Delay-Doppler Communications
本文研究时延-多普勒通信的脉冲成形，基于Zak变换构建具有全局准周期和局部扭曲移位特性的基函数，提出一种考虑周期性信号的DD奈奎斯特脉冲成形方案以实现近似正交性。
2023-11-21 cs.IT eess.SP math.IT
Identification of Parametric Underspread Linear Systems and Super-Resolution Radar
时变线性系统的辨识是许多工程应用中的中心任务，它同时引入了时移（延迟）和频移（多普勒频移）。本文研究了欠扩展线性系统的辨识问题，其响应位于延迟多普勒空间的单位面积区域内，通过探测它们与一个已知的输入信号。它示出的convently-underspread参数线性系统，描述了一组有限的延迟和多普勒频移，是可识别的从一个单一的观察，只要输入信号的时间带宽积是成比例的系统中的延迟多普勒对的总数的平方。此外，开发了一种算法，使识别的参数ULS从输入训练的脉冲在多项式时间，利用最近的结果子奈奎斯特采样的时间延迟估计和经典的结果从复指数的总和恢复频率。最后讨论了这些结果在雷达超分辨目标检测中的应用。具体而言，它示出，所提出的程序允许区分多个目标之间的延迟多普勒空间中非常接近，导致在一个决议，大大超过了标准的匹配滤波为基础的技术，而不引入泄漏效应固有的最近提出的压缩感知为基础的雷达方法。
2010-12-07 cs.IT math.IT
SAR/ISAR Imaging in 6G Network
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）；The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
本文提出两种高分辨率无线电成像方案，利用多普勒信息实现6G网络下的成像，无需范围估计，解决了带宽限制问题。
2026-04-01 cs.IT eess.SP math.IT
Efficiently Estimating a Sparse Delay-Doppler Channel
多个无线感测任务，例如，用于驾驶员安全的雷达检测涉及估计发射和接收的信号之间的“信道”或关系。在这项工作中，我们专注于一个特定的信道模型称为延迟多普勒信道。该模型开始在高频载波设置中有用，这随着毫米波技术的发展而变得越来越普遍。此外，延迟多普勒模型然后继续适用，甚至当使用大带宽的信号时，这是实现高分辨率信道估计的标准方法。然而，当期望高分辨率时，该标准方法导致与对效率的期望的紧张关系，因为特别地，它立即暗示了在播放中的信号存在于非常高维度$N$的空间中（例如，~ $10^6$（在某些应用中））。为了解决这个困难，我们提出了一种新的随机估计方案，称为稀疏信道估计，或简称SCE，用于$k$稀疏设置（例如，雷达探测中的$k$物体）。该方案涉及的估计过程的采样和空间复杂度性都在$k(logN)^3$的顺序，和$k(log N)^3 + k^2$的顺序的算术复杂性，对于$N$足够大。据我们所知，稀疏信道估计（SCE）是第一个同时实现这些复杂性的方法--它似乎非常有效！作为一个附加的优点，它是三个成分的简单组合，其中两个是众所周知的和广泛使用的，即数字线性调频信号和离散高斯滤波器函数，第三个是稀疏快速傅立叶变换算法的最新发展。
2020-11-21 cs.IT eess.SP math.IT
RaSSteR: Random Sparse Step-Frequency Radar
提出了一种基于步进频率波形（SFW）处理的高距离分辨像（HRRP）合成方法。传统的SFW雷达在可用频谱上线性扫描，以从其瞬时带宽获得高分辨率。然而，他们遭受强烈的距离-多普勒耦合和共存的频谱干扰。先前的工作仅能够减轻这些缺点中的一个。我们提出了一种新的\textit{ra}随机\textit{s}解析\textit{ste} p-频率\textit{r}雷达（RaSSteR）波形，消耗较少的频谱资源，而不会损失的距离分辨率和估计高分辨率的距离和多普勒利用稀疏恢复技术。在存在干扰的情况下，通过将可用的发射功率仅集中在少数发射频带中，使得利用新波形的操作是认知的。我们的理论分析表明，即使在可用带宽中使用更少的载波，RaSSteR也具有与标准随机步进频率（RSF）波形相同的恢复保证。数值实验表明，性能增强与RaSSteR国家的最先进的，如SFW，RSF，传统的基于脉冲压缩的脉冲多普勒雷达，和亚奈奎斯特雷达。此外，在强干扰存在下，RaSSteR的目标命中率比常规RSF高30%。
2020-04-12 cs.IT eess.SP math.IT
Fundamentals of Delay-Doppler Communications: Practical Implementation and Extensions to OTFS
本文从 Zak 变换视角研究延迟-多普勒通信基础，构建 DD 域基函数，提出实用脉冲整形框架，推导输入输出关系，并验证其优于 OFDM。
2024-03-21 cs.IT eess.SP math.IT
A Unified Pulse-Shaped OFDM Framework for Chirp-Domain Waveforms: Continuous-Time Modeling and Practical I/O Analysis
Osaka Metropolitan University（大阪公立大学）；University of Wollongong（伍伦贡大学）
本文提出了一种统一的啁啾域波形框架，涵盖正交啁啾分乘复用（OCDM）和仿射频率分乘复用（AFDM），并展示了其在传统Weyl-Heisenberg框架中的位置，进一步解释为脉冲形状OFDM，分析了功率谱密度并讨论了实际实现中的频率混叠问题。
2026-11-04 cs.IT eess.SP math.IT
