Hybrid Optimization Method for Cognitive and MIMO Radar Code Design

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

1 Sitaatiot (Scopus)

Abstrakti

Cognitive and MIMO radars need to adapt the transmitted waveforms based on the radar task as well as the propagation and the target environments. Many waveform optimization methods proposed in the literature for optimizing the sidelobe and cross-correlation levels are based on stochastic search algorithms or slow numerical approximation methods. However, for real-time applications, it is necessary to perform the optimization fast since the radar channels and target parameters may vary rapidly. For this purpose, we propose a hybrid optimization approaches based on gradient and randomization for fast optimization of the transmit waveform codes.
AlkuperäiskieliEnglanti
Otsikko2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)
KustantajaIEEE
Sivut2226-2229
ISBN (elektroninen)978-0-9928626-7-1
ISBN (painettu)978-1-5386-0751-0
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 26 lokakuuta 2017
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisuussa
TapahtumaEuropean Signal Processing Conference - Kos Island, Greece, Kos, Kreikka
Kesto: 28 elokuuta 20172 syyskuuta 2017
Konferenssinumero: 25
https://www.eusipco2017.org
https://www.eusipco2017.org/

Julkaisusarja

NimiEuropean Signal Processing Conference
ISSN (elektroninen)2076-1465

Conference

ConferenceEuropean Signal Processing Conference
LyhennettäEUSIPCO
MaaKreikka
KaupunkiKos
Ajanjakso28/08/201702/09/2017
www-osoite

Sormenjälki Sukella tutkimusaiheisiin 'Hybrid Optimization Method for Cognitive and MIMO Radar Code Design'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

  • Siteeraa tätä

    Aittomäki, T., & Koivunen, V. (2017). Hybrid Optimization Method for Cognitive and MIMO Radar Code Design. teoksessa 2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO) (Sivut 2226-2229). (European Signal Processing Conference). IEEE. https://doi.org/10.23919/EUSIPCO.2017.8081605