稀疏恢复相关论文
稀疏恢复空时自适应处理（SR-STAP）方法能够利用少量训练距离单元实现对机载雷达杂波的有效抑制。然而，现有SR-STAP方法均基于模型驱动......
在机载雷达信号处理中，高强度的地杂波严重影响信号检测性能，而空时自适应处理（STAP）是一种有效抑制杂波的技术。实际处理中，由于杂波的......
手势识别是人机交互领域和物联网系统的重要组成部分。与现有的基于可穿戴传感器的方法和使用专用设备的技术相比,基于Wi-Fi信号的......
空时自适应处理（STAP）相较于传统的脉冲多普勒雷达信号处理，扩展了信号的处理维度，使得杂波和目标在空时联合域得以区分。基于稀疏表示......
稀疏恢复空时自适应处理（Sparse Recovery Space-Time Adaptive Processing， SR-STAP）方法可以利用少量训练快拍数据估计出较为准确的......
系统辨识是基于数据建立系统动态模型的一种有效方法,然而,在实际应用中,获得足够量的输入输出数据有时是困难且奢侈的。因此有必......
空时自适应处理（STAP）是机载雷达在非均匀环境中进行运动目标检测的关键技术。抑制检测环境中的杂波与干扰是机载雷达完成目标检测任......
信号的波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计作为阵列信号处理领域的研究热点问题,其基本任务是对空间中的某一区域或多个区域内......
密集群目标指的是空间位置临近、速度、运动方向基本一致,各成员协作完成任务的多个目标的集合。当群目标内的各个目标均位于同一......
对海雷达通常设计为具有高距离分辨率或者低距离分辨率的目标检测和高距离分辨率识别的双工作模式。由于海杂波功率水平与雷达分辨......
随着全球卫星导航系统的不断发展,越来越多的导航应用对高精度测量的需求不断提高。特别是干扰场景下的高精度测量问题已成为研究......
随着社会经济的不断发展,所需要的能源消耗也越发增加,煤炭资源作为重要的社会资源消耗之一,其开采的安全性和有效性越来越受到关......
共形阵列贴合载体曲面的构型符合基于空气动力学的飞行器外形设计,可以减小飞行阻力和油耗、降低飞行器RCS、提升隐身能力。在雷达......
传统的抗干扰方法在低信噪比条件下性能恶化,对此本文提出了子阵分级处理与稀疏恢复联合的抗干扰方法.新方法首先按照一定规则将全......
随着数字射频存储(DRFM)干扰技术的发展,假目标干扰因逼真性强、相参性高而得到广泛研究和应用,对雷达系统的检测和识别功能构成严......
稀疏优化问题越来越受到人们的关注,在压缩感知、信号恢复、图像存储、经济等领域应用广泛.稀疏优化问题通过求得极小化问题的最优......
随着互联网技术的飞速发展和5G时代的来临,对高维数据的处理任务将越来越频繁地出现在信号处理领域。由于维度灾难的存在,信号维数......
随机优化是数学优化研究中的一个重要分支,在管理科学、信息工程、经济学、最优控制农业以及工业工程等领域均有着广泛应用。本文......
多测量压缩感知作为压缩感知的延伸,在信号处理的多个实际领域都有应用。本文主要研究基于深度学习方法的多测量稀疏恢复算法,目的......
随着经济的发展和信息科学技术的进步,阵列信号处理的应用领域变得越来越广泛。作为阵列信号处理基本问题之一的波达方向（direction......
机载雷达具有良好的海陆空监视能力和对低空突防目标的预警能力,弹载雷达具有卓越的低空突防能力,二者都具有重要的军事应用意义。......
空时自适应处理(Space-time Adaptive Processing,STAP)技术作为机载雷达最有效的杂波抑制手段,其研究已由相控阵体制雷达扩展到了......
位置信息对于区域作战行动中的联合指挥具有重要的意义,利用无源定位技术对己方或敌方辐射源的开展定位是当代战争中获取位置信息......
空时自适应处理(STAP)技术通过空时域自适应联合滤波,能够有效改善杂波抑制性能,极大提升机载相控阵雷达慢速目标检测性能,是当代......
基于杂波谱稀疏恢复的空时自适应处理(STAP)方法可以显著降低对杂波样本数的要求,十分适合缺少样本情况下的机载雷达杂波抑制。然......
波达方向估计是阵列信号处理中的一个重要研究方向,但现有的算法大多基于多通道系统,每个阵元后都需要相应的采样电路和模数转换电......
针对现有抑制杂波距离模糊的方法存在计算量大、缺少训练样本等问题,提出了一种基于稀疏恢复的距离模糊杂波抑制方法.该方法首先提......
天线在现代无线通讯以及雷达等系统中扮演着重要角色。随着通信及雷达等无线技术的快速发展，各类电子系统对天线系统有了越来越高的......
相位恢复问题的研究从二十世纪中期开始，至今已有相当长的历史。由于该问题的复杂性，在理论和算法上都还没有令人完全满意的答案。近......
稀疏恢复问题在如图像处理、疾病检测、气候预测、机器学习等领域均有广泛的应用背景,近年来得到了大量的关注和研究。然而随着数......
迭代软阈值学习算法(Learned Iterative Soft-Thresholding Algorithm, LISTA)将迭代软阈值算法(Iterative Soft-Thresholding Alg......
在传统的统计模式识别中,由于单观测样本的分类受到样本数量的限制,导致最终的识别效果不够理想。针对这一不足,文中提出基于稀疏......
针对多输入多输出(MIMO) 空时自适应处理(STAP)技术在非均匀杂波环境下性能严重下降问题，提出了一种基于稀疏恢复的子空间正交投影S......
针对目前基于稀疏表示的显著性检测算法中存在的边界显著性检测不足、字典表达能力不够等问题,提出一种基于稀疏恢复与优化的检测......
针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在非均匀杂波条件下动目标检测性能严重下降的问题,引入了加权SPICE算法......
在机载雷达体制中,空时自适应处理（STAP）可有效抑制杂波并完成动目标检测.但在实际杂波环境中,由于缺乏独立同分布的训练样本,传统ST......
参数化协方差矩阵估计(Parametric Covariance Matrix Estimation,PCE)方法利用雷达系统参数估计杂波协方差矩阵(Clutter Covarian......
主瓣干扰对抗一直以来是雷达领域的难题之一,给雷达的探测、跟踪和识别带来了严重威胁.对此,本文提出了一种主瓣干扰环境下的雷达......
基于阵列协方差矩阵的稀疏表征和阵列响应矩阵的Khatri-Rao积,提出了一种低运算复杂度的波达方向估计算法.所提算法在减少未知数个......
针对压缩感知模型，讨论了基于l0正则化的正交匹配追踪算法（ OMP）与基于l1正则化的同伦算法（ HM）和迭代加权最小二乘法（ IRLS）。通过数值实......
压缩感知又称为压缩采样技术,是一种新的信号感知或采样方法,已经在各个科学研究领域中崭露头角,尤其在空间目标方位估计（Direction......
常规基于配准补偿方法因子孔径损失和先验信息失配问题，导致杂波距离依赖性和补偿性能下降．为解决上述问题，将稀疏恢复算法引入到杂波......
短脉冲非相参雷达(NCSP)的辐射源输出微波脉冲持续时间短,针对于高速运动目标而言,其脉冲持续时间内的目标运动可忽略不计,对回波......
近年来,基于压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论的稀疏场景SAR成像成为研究热点。在CS理论中,对于具有相同稀疏结构的联合稀疏目标......
基于贝叶斯框架下的稀疏重构方法,由于考虑了稀疏信号的先验信息以及测量过程中的加性噪声,因而能够更好地重建目标系数,然而传统......
主瓣干扰抑制对雷达生存极为重要。现有的抗主瓣干扰的研究绝大多数针对主瓣压制干扰,如自适应波束形成、盲源分离等,而针对主瓣多......
电力网络拓扑识别是能量管理系统和配电管理系统的重要模块,为潮流计算、状态估计、故障定位、无功优化等问题提供了网络结构数据,......
