針對機載多輸入多輸出（MIMO）雷達空時自適應(yīng)處理（STAP）技術(shù)在使用稀疏方法恢復雜波譜時存在的計算復雜度高的問題,提出了一種字典降維方法。該方法直接使用訓練樣本估計出低分辨率的雜波空時譜,并在此基礎(chǔ)上用FOCUSS算法的迭代式提升譜的分辨率,進而計算各原子的Capon功率譜并將譜值較大的原子挑出組成降維字典。當存在多普勒模糊時,則利用先驗知識排除因多普勒模糊而入選的原子,將其余滿足要求的原子取出組成降維字典。仿真實驗表明:降維字典能夠完全覆蓋雜波脊線,使用降維字典在維持算法輸出SINR性能的同時,可有效提升運算效率。 

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【文章目錄】：
1 雜波譜稀疏恢復問題建模
    1.1 MIMO雷達雜波信號模型
    1.2 雜波協(xié)方差矩陣的求解
2 字典降維
    2.1 字典降維問題分析
    2.2 字典降維方法
    2.3 計算復雜度分析
3 仿真分析
    3.1 不同折疊系數(shù)下降維字典分布
    3.2 降維字典對輸出SINR的影響
    3.3 運算時間比較
4 結(jié)語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于空時功率譜稀疏性的空時自適應(yīng)處理技術(shù)研究進展[J]. 陽召成,黎湘,王宏強.  電子學報. 2014(06)



本文編號：3676298