Resumen

La detección precisa de objetivos es un problema significativo en el radar de entrada múltiple y salida múltiple (MIMO). Los avances recientes de la Sensing Compresiva ofrecen un medio para lograr eficientemente esta tarea. Las restricciones de esparcidad necesarias para aplicar las técnicas de Sensing Compresiva a problemas en sistemas de radar han llevado a discretizaciones de la escena del objetivo en varios dominios, como azimut, retardo temporal y Doppler. Basándonos en trabajos recientes, investigamos la viabilidad del radar MIMO basado en Sensing Compresiva en la cuadrícula a través de una discretización tridimensional de azimut-retardo-Doppler para la detección de objetivos y la estimación de parámetros. Utilizamos una matriz de sensores aleatoria y co-localizada y transmitimos chirridos lineales distintos a una escena pequeña con pocos objetivos en movimiento lento. Basándonos en suposiciones estándar de campo lejano y estrebanda, analizamos la eficacia de varios algorit

• Materias:Internet de las cosas Inteligencia artificial Contaminantes atmosféricos Sistema biométrico Aplicaciones
• Subjects:Internet of things Artificial intelligence Air pollutants Biometric system Applications
• Palabras claves:Detección; Sensado compresivo; Sistemas de radar; Escena del objetivo; Estimación de parámetros; Algoritmos de recuperación
• Keywords:Detection; Compressive sensing; Radar systems; Target scene; Parameter estimation; Recovery algorithms