In this paper, we propose co-prime arrays for effective direction-of-arrival (DOA) estimation.To fully utilize the virtual aperture achieved in the difference co-array constructed from a co-prime array structure, sparsity-based spatial spectrum estimation technique is exploited.Compared to existing techniques, the proposed technique achieves better utilization of the co-array aperture and thus results in increased degrees-of-freedom as well as improved DOA estimation performance.

To get the most use out of scarce spectrum, technologies have emerged that permit single systems to accommodate both radar and communications functions. Dual-function radar communication (DFRC) systems, where the two systems use the same platform and share the same hardware and spectral resources, form a specific class of radio-frequency (RF) technology. These systems support applications where communication data, whether as target and waveform parameter information or as information independent of the radar operation, are efficiently transmitted using the same radar aperture and frequency bandwidth. This is achieved by embedding communication signals into radar pulses. In this article, we review the principles of DFRC systems and describe the progress made to date in devising different forms of signal embedding. Various approaches to DFRC system design, including downlink and uplink signaling schemes, are discussed along with their respective benefits and limitations. We present tangible applications of DFRC systems and delineate their design requirements and challenges. Future trends and open research problems are also highlighted.

The theoretical feasibility is explored of spectrum-sharing between radar and wireless communications systems via an interference mitigation processing approach. The new approach allows radar and wireless systems to operate at the same carrier frequency if the radar possesses a multiple-input multiple-output (MIMO) structure. A novel signal processing approach is developed for coherent MIMO radar that effectively minimizes the arbitrary interferences generated by wireless systems from any direction, while operating at the same frequency using cognitive radio technology. Various theoretical aspects of the new approach are investigated, and its effectiveness is further validated through simulation.

This paper proposes a tensor-based two-dimensional (2-D) direction-of-arrival (DOA) estimation method for coherent sources using a 2-D coprime array. The proposed method preserves the structural characteristics of multi-dimensional signals with multiple snapshots by constructing a covariance tensor of the received signal. To address the issue of rank-deficiency of the covariance tensor due to the coherency of the impinging signals, a structural tensor reconstruction method is employed to decorrelate the covariance tensor. Additionally, the use of a coprime array results in a non-contiguous difference coarray, leading to missing measurements in the reconstructed covariance tensor. To fully leverage the aperture provided by the coprime array, the missing correlations are interpolated by solving a convex optimization problem. The canonical polyadic decomposition method is applied to the interpolated covariance tensor to detect the coherent sources. The conditions for source resolvability are also analyzed.