本文關(guān)鍵詞： MIMO雷達(dá) 稀疏成像 波形選擇 角度誤差校正 基于迭代最小化的稀疏學(xué)習(xí)(SLIM)　出處：《電子與信息學(xué)報(bào)》2014年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：該文研究稀疏目標(biāo)場(chǎng)景下,波形選擇對(duì)基于壓縮感知理論的MIMO雷達(dá)成像效果的影響并提出一種改進(jìn)的成像角度誤差校正方法。首先分析了模糊函數(shù)和壓縮感知匹配字典的相關(guān)系數(shù)之間的關(guān)系;然后,在空間小角度域情況下,針對(duì)成像場(chǎng)景中的角度誤差,提出一種改進(jìn)的基于迭代最小化的稀疏學(xué)習(xí)(SLIM)算法進(jìn)行校正。仿真結(jié)果表明,選擇具有較低旁瓣模糊函數(shù)的發(fā)射波形可以提高成像質(zhì)量,改進(jìn)的SLIM算法可以有效補(bǔ)償角度誤差。
[Abstract]:In this paper, we study the sparse target scenario. The influence of waveform selection on the imaging effect of MIMO radar based on compression sensing theory is discussed, and an improved method for correcting imaging angle error is proposed. Firstly, the relationship between ambiguity function and correlation coefficient of compression perception matching dictionary is analyzed, and then, the correlation coefficient between ambiguity function and compression perception matching dictionary is analyzed. In the case of small spatial angle domain, an improved sparse learning algorithm based on iterative minimization is proposed to correct the angle error in the imaging scene. The simulation results show that, The imaging quality can be improved by selecting the transmitting waveform with lower sidelobe ambiguity function, and the improved SLIM algorithm can compensate the angle error effectively.
【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;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61271292) 國(guó)家973計(jì)劃項(xiàng)目(2010CB731903) 西安電子科技大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)(k50511020003)資助課題
【分類號(hào)】：TN958

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1500046