發(fā)布時間：2018-05-05 19:31

  本文選題：壓縮感知雷達(CSR) + 盲稀疏度　； 參考：《電子與信息學報》2014年04期

【摘要】：針對壓縮感知雷達(Compressive Sensing Radar,CSR)在感知矩陣和目標信息矢量失配時距離-多普勒參數(shù)估計性能下降的問題,該文提出一種穩(wěn)健的盲稀疏度CSR目標參數(shù)估計方法。首先建立了CSR系統(tǒng)模型失配時的距離-多普勒2維參數(shù)稀疏感知模型,推導了以最小化感知矩陣相干系數(shù)(Coherence of Sensing Matrix,CSM)為準則的波形優(yōu)化目標函數(shù)。其次提出了一種新的盲稀疏度CSR目標參數(shù)估計方法,通過發(fā)射波形,系統(tǒng)模型失配誤差和目標信息矢量的相互迭代,逐步校正系統(tǒng)感知矩陣,最終以較高精度估計目標距離-多普勒參數(shù)。與傳統(tǒng)CSR目標參數(shù)估計方法相比,該方法顯著降低了CSR系統(tǒng)距離-多普勒參數(shù)的估計誤差,改善了CSR目標參數(shù)估計的準確性和魯棒性。計算機仿真驗證了該方法的有效性。
[Abstract]:A robust blind sparse Sensing (CSR) parameter estimation method is proposed to solve the problem that the performance of range-Doppler parameter estimation of compressed sensing radar is degraded when the perceptual matrix and target information vector mismatch. In this paper, the range-Doppler parameter sparse sensing model for CSR system model mismatch is established, and the waveform optimization objective function based on the criterion of minimizing coherence of Sensing matrix is derived. Secondly, a new blind sparse degree CSR target parameter estimation method is proposed. By transmitting waveform, system model mismatch error and target information vector iteration, the system perception matrix is corrected step by step. Finally, the range-Doppler parameters are estimated with high accuracy. Compared with the traditional CSR target parameter estimation method, this method significantly reduces the range Doppler parameter estimation error of CSR system, and improves the accuracy and robustness of CSR target parameter estimation. The effectiveness of the method is verified by computer simulation.
【作者單位】： 南京理工大學電子工程與光電技術學院;中國空間技術研究院微波遙感與數(shù)傳技術研究所;
【分類號】：TN958

【參考文獻】

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本文編號：1849001