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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

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 6次 | 上传用户：SparrowHawk

【摘 要】

：

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

【作 者】

：

王超宇 梅湄 朱晓华 贺亚鹏 李洪涛 

【机 构】

：

南京理工大学电子工程与光电技术学院,中国空间技术研究院微波遥感与数传技术研究所

【出 处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2014年04期

【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 Compressive Sensing Radar （CSR）  Blind 

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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

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