《IRS 辅助雷达：通过智能反射面增强目标参数估计》2022最新论文，美国陆军研究实验室等

智能反射表面（IRS）技术最近在无线通信研究中引起了很大的兴趣。IRS由无源反射元件组成，能够调整入射波形的相位、振幅、频率和偏振。我们研究了当与目标的视线（LoS）联系较弱或被阻断时，如何部署IRS来帮助雷达系统。本文证明，部署多个IRS平台可以在雷达和目标之间提供一个虚拟或非视线（NLS）链接，从而提高雷达性能。数值实验表明，与无视线链接相比，当无视线链接较弱时，IRS增强了目标参数的估计，幅度为~0.1

引言

智能反射面（IRS）是由大量的无源可重构元材料元件组成，通过引入预定的相移来反射传入的信号[1]。在一个通信系统中，这种相移是通过基站（BS）通过回程控制链路传输的外部信号来控制。因此，来自BS的传入信号被实时操纵，从而有效地将接收的信号反射到用户身上[2-5]。IRS技术已经出现在无线通信中，也以其他名称出现，包括大型智能表面和软件控制的元表面[6-8]。一些有前途的IRS应用案例，包括向直接链接受阻的用户扩展范围[6]、物理层安全[9]和无人驾驶飞行器（UAV）通信[10]，已经被研究。一些先前关于IRS辅助信号传输的工作有[10-14]。

在这种情况下，IRS的部署在雷达系统设计和信号处理中具有未开发的潜力，用于目标探测和估计[15]-[16]。在IRS辅助雷达中，表面操纵来自雷达发射器（目标）的信号并将其反射到目标（雷达接收器）（图1）。最近，IRS已经成为一种有前途的、具有成本效益的解决方案，即使在视线（LoS）链接被障碍物阻挡的情况下，也能建立强大的连接[17]。在没有IRS的帮助下，之前已经有一些关于非视线（NLS）雷达系统的工作[18-20]。然而，这些技术需要对环境的整个几何结构有所了解。此外，处理来自目标的多路径回报在计算上要求很高。IRS辅助的NLoS雷达是一个范式的转变，因为IRS平台的位置和通过IRS进行波束成形的灵活性足以进行目标探测和估计。通过巧妙地调整IRS无源元件的相移，有效的NLS或虚拟LoS链接被创建，从而产生更可靠的目标感应。

在[21]中介绍了IRS辅助雷达的NLA情况，并在[22，23]中扩展到多输入多输出（MIMO）雷达。

在本文中，我们为IRS辅助雷达参数估计建立了一个数学模型，并研究了在这种情况下部署IRS的潜在收益。与大多数以前的工作[21-23]不同的是，我们将多个IRS平台纳入其中[24-26]，这些工作侧重于通过单一的IRS进行NLoS感知。我们开发了多个IRS辅助雷达的一般信号模型，其中IRS作为一个相移组件，并通过目标参数估计的均方误差对IRS平台的性能进行了评估。我们推导出用于估计目标后向散射系数的最佳线性无偏估计器（BLUE）。我们的数字实验表明，即使在随机选择相移的情况下使用IRS也能改善目标参数估计的均方误差。我们进一步研究了IRS平台的优化，通过设计相位偏移来专门减少目标参数估计的均方误差。正如预期的那样，与非优化的IRS相比，优化的IRS情况导致了较低的估计误差。我们进一步推导出目标参数估计的克拉梅尔-拉奥约束（CRB），并对LoS和NLS情况进行了说明。