
Signal Processing for Joint Radar Communications
In den letzten fünf Jahren wurden bedeutende Entwicklungen und Anwendungen im Bereich der Radarkommunikation durchgeführt. Signal Processing for Joint Radar-Communications befasst sich mit den jüngsten Fortschritten in der Theorie und den Anwendungen von Joint Radar-Communications (JRC) sowie mit den Herausforderungen, die sich heute noch stellen.
Das Buch vereint neu verfasste Expertenbeiträge von führenden Forschern auf dem Gebiet der gemeinsamen Radarkommunikation und befasst sich mit den wichtigsten Herausforderungen der GFS-Signalverarbeitung, wie z. B. dem Entwurf gemeinsamer Wellenformen für Radar- und Kommunikationssysteme, der Empfängerverarbeitung einschließlich Methoden zur Interferenzminderung, Lernen und Erkennen, Ressourcenzuweisung, Störsignale und Clutter, Optimierungsmethoden und GFS im Automobilbereich.
Es werden mögliche Lösungen für diese Herausforderungen vorgestellt und einige zukünftige Forschungsrichtungen aufgezeigt. Ziel dieses Buches ist es, einen weiteren Beitrag zur Verbreitung neu entwickelter GFS-Werkzeuge in der Radar- und Kommunikationsbranche zu leisten und die jüngsten Erfolge bei der Anwendung moderner Signalverarbeitungstheorien zur Lösung von Kernproblemen der GFS aufzuzeigen.
Die Autoren präsentieren neue Ergebnisse zu algorithmischen Methoden und Anwendungen der GFS in verschiedenen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Wellenformdesign, Informationstheorie, Datenschutz, Sicherheit, Strahlformung, Schätzungstheorie und Abtastung. Dies spiegelt die wachsende Zahl von Anwendungen in der Signalverarbeitung und Kommunikation wider.
Zu den in diesem Buch behandelten Forschungsaktivitäten gehören das Erkennen und Lösen von konvexen Optimierungsproblemen, die in Anwendungen auftreten, die Ableitung leistungsfähiger algorithmischer Methoden, die Nutzung der Theorie konvexer Probleme zur Charakterisierung und Gewinnung von Erkenntnissen über die optimale Lösung und Leistungsgrenzen, die Entwicklung von Techniken zur Ausnutzung der Problemstruktur in Interieurpunktmethoden für die Optimierung in großem Maßstab sowie konvexe Relaxationen harter, nicht-konvexer Probleme.