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双基地稀疏阵列MIMO雷达快速多目标定位方法 被引量：7
1
作者 孙理 朱晓华 +2 位作者 贺亚鹏 王克让 顾陈 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1142-1148,共7页
针对双基地稀疏阵列MIMO雷达目标定位问题,该文提出一种基于投影处理与奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解(Projection-SVD-RMFOCUSS,PSVDRMF)算法。该算法首先估计接收角,接着依次将回波信号向目标存在的角度进行投影,最后... 针对双基地稀疏阵列MIMO雷达目标定位问题,该文提出一种基于投影处理与奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解(Projection-SVD-RMFOCUSS,PSVDRMF)算法。该算法首先估计接收角,接着依次将回波信号向目标存在的角度进行投影,最后将投影后的数据重排进行发射角估计,从而得到目标的准确位置。同时借助奇异值分解(SVD)进行信号降维与能量积累,进一步降低运算量,提高了传统压缩感知恢复算法在低信噪比下的估计性能。与现有稀疏重建算法相比,该算法减少了2维场景带来的庞大运算负担,且保持了良好的性能,可以稳健地对相干与非相干目标进行定位。 展开更多
关键词 双基地MIMO雷达 稀疏阵列 压缩感知 多测量矢量欠定系统正则化聚焦 正交投影
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基于贝叶斯压缩感知的噪声MIMO雷达稳健目标参数提取方法 被引量：2
2
作者 王超宇 贺亚鹏 +1 位作者 朱晓华 孙康 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2498-2504,共7页
针对压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar,CSR)面临测量噪声、信道干扰及系统精度误差等扰动时,非自适应随机测量值和感知矩阵失配导致传统CSR目标参数提取性能下降的问题,该文提出一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian Compressive Sen... 针对压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar,CSR)面临测量噪声、信道干扰及系统精度误差等扰动时,非自适应随机测量值和感知矩阵失配导致传统CSR目标参数提取性能下降的问题,该文提出一种基于贝叶斯压缩感知(Bayesian Compressive Sensing,BCS)的噪声MIMO雷达稳健目标参数提取方法。文中首先建立了噪声MIMO雷达的稀疏感知模型,推导了基于目标参数稀疏贝叶斯模型的联合概率密度函数,随后将BCS方法与LASSO(Least-Absolute Shrinkage and Selection Operator)算法相结合对联合概率密度函数进行优化求解。与传统CSR算法相比,该方法能够在CSR系统模型存在失配误差时对目标参数进行有效估计,降低了目标参数估计误差,改善了CSR目标参数提取的准确性和鲁棒性。计算机仿真验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 贝叶斯压缩感知 噪声MIMO雷达 感知矩阵 失配
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一种稳健的盲稀疏度压缩感知雷达目标参数估计方法 被引量：2
3
作者 王超宇 梅湄 +2 位作者 朱晓华 贺亚鹏 李洪涛 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期960-966,共7页
针对压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar,CSR)在感知矩阵和目标信息矢量失配时距离-多普勒参数估计性能下降的问题,该文提出一种稳健的盲稀疏度CSR目标参数估计方法。首先建立了CSR系统模型失配时的距离-多普勒2维参数稀疏感知模型... 针对压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar,CSR)在感知矩阵和目标信息矢量失配时距离-多普勒参数估计性能下降的问题,该文提出一种稳健的盲稀疏度CSR目标参数估计方法。首先建立了CSR系统模型失配时的距离-多普勒2维参数稀疏感知模型,推导了以最小化感知矩阵相干系数(Coherence of Sensing Matrix,CSM)为准则的波形优化目标函数。其次提出了一种新的盲稀疏度CSR目标参数估计方法,通过发射波形,系统模型失配误差和目标信息矢量的相互迭代,逐步校正系统感知矩阵,最终以较高精度估计目标距离-多普勒参数。与传统CSR目标参数估计方法相比,该方法显著降低了CSR系统距离-多普勒参数的估计误差,改善了CSR目标参数估计的准确性和鲁棒性。计算机仿真验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 压缩感知雷达(CSR) 盲稀疏度 感知矩阵相干系数(CSM) 模拟退火(SA)算法
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