本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)數(shù)因子分析模型的步進(jìn)頻數(shù)據(jù)壓縮感知

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【摘要】：認(rèn)知雷達(dá)發(fā)射高距離分辨率步進(jìn)頻信號(hào)通常需要較長(zhǎng)的觀測(cè)時(shí)間。為了節(jié)省時(shí)間資源,該文提出一種貝葉斯重構(gòu)算法,用較少的步進(jìn)頻信號(hào)脈沖得到的頻點(diǎn)缺失頻域數(shù)據(jù),重構(gòu)出相應(yīng)的全帶寬頻域數(shù)據(jù)。首先利用復(fù)數(shù)貝塔過程因子分析(Complex Beta Process Factor Analysis,CBPFA)模型對(duì)一組全帶寬頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模,求解得到其概率密度函數(shù);然后在目標(biāo)被跟蹤且姿態(tài)變化不大的情況下,只發(fā)射步進(jìn)頻信號(hào)的部分脈沖,根據(jù)先前CBPFA模型得到的概率密度函數(shù),對(duì)頻點(diǎn)缺失的頻域數(shù)據(jù)利用壓縮感知理論和貝葉斯準(zhǔn)則解析地重構(gòu)出相應(yīng)的全帶寬頻域數(shù)據(jù)�；趯�(shí)測(cè)1維高分辨距離(High Range Resolution,HRR)數(shù)據(jù)的重構(gòu)實(shí)驗(yàn),證明了該文提出方法的性能。
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)雷達(dá)信號(hào)處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 認(rèn)知雷達(dá) 步進(jìn)頻 貝葉斯重構(gòu)算法 壓縮感知 因子分析模型
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61271024,61201296,61322103) 全國(guó)優(yōu)秀博士學(xué)位論文作者專項(xiàng)資金(FANEDD-201156)資助課題
【分類號(hào)】：TN957.51
【正文快照】： 1引言增加雷達(dá)發(fā)射信號(hào)的帶寬可以提高雷達(dá)距離分辨率,從而獲得更多目標(biāo)信息,但瞬時(shí)帶寬的增加必將提升對(duì)硬件的要求,在現(xiàn)有硬件條件下調(diào)頻步進(jìn)信號(hào)是一種工程實(shí)用、方便靈活的高距離分辨率形式[1]。調(diào)頻步進(jìn)波形是一組載頻以固定頻率增量變化的窄帶脈沖串,每個(gè)脈沖調(diào)制為線性

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本文編號(hào)：784096