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J-GLOBAL ID：202202225325216287   整理番号：22A0482569

結合レーダ-通信ビーム成形のためのCrame’r-Rao限界最適化【JST・京大機械翻訳】

Crame ́r-Rao Bound Optimization for Joint Radar-Communication Beamforming

著者 (5件)： Liu Fan (Department of Electrical and Electronic Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China) ,  Liu Ya-Feng (State Key Laboratory of Scientific and Engineering Computing, Institute of Computational Mathematics and Scientific/Engineering Computing, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Ang (School of Information and Communications Engineering, Faculty of Electronic and Information Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Masouros Christos (Department of Electronic and Electrical Engineering, University College London, London, U.K.) ,  Eldar Yonina C. (Faculty of Mathematics and Computer Science, Weizmann Institute of Science, Rehovot, Israel)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 70  ページ： 240-253  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,結合レーダセンシングとマルチユーザ通信に向けた多入力多出力(MIMO)ビーム成形設計を提案した。著者らは,目標推定の性能計量としてCrame’r-Rao結合(CRB)を,点と拡張ターゲットシナリオの下で採用した。次に,各通信ユーザに対する信号対干渉雑音比(SINR)の事前定義レベルを保証しながら,レーダセンシングのCRBを最小化することを提案した。単一ユーザシナリオでは,点と拡張ターゲットの両方に対する最適解の閉形式を導いた。マルチユーザシナリオでは,両方の問題を半定値緩和手法を用いて半定値プログラミングに緩和でき,大域的最適が一般的に得られることを証明した。最後に,大域的最適解が提案した方法により到達可能であり,最先端のベンチマークを超える目標推定性能において大きな利得を提供することを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *レーダ ,  緩和法 ,  *通信 ,  利得 ,  ベンチマーク ,  *ビーム成形
準シソーラス用語： マルチユーザ ,  最適解 ,  SINR ,  MIMO ,  マルチユーザ通信 ,  閉形式 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： レーダ ,  ビーム成形 ,  限界 ,  最適化