本文選題：壓縮感知 + 線性調(diào)頻信號��； 參考：《航空學(xué)報》2014年08期

【摘要】：在欠采樣測量基礎(chǔ)上,提出了一種基于盲壓縮感知(BCS)的線性調(diào)頻(LFM)寬帶雷達信號欠采樣與重構(gòu)新框架。這一機制利用LFM雷達信號在分數(shù)階傅里葉變換(FRFT)域上良好的能量聚集特性,將LFM及其延遲信號看做是未知p階次FRFT域上的稀疏線性組合。首先通過時延相關(guān)解線調(diào)欠采樣得到最佳稀疏FRFT域,再以此構(gòu)造出原信號對應(yīng)的p階次離散FRFT(DFRFT)稀疏基字典,最后結(jié)合離散FRFT系數(shù)的塊稀疏性利用塊重構(gòu)算法從測量值中估計出稀疏系數(shù),同時論證了LFM信號單通道BCS問題解的唯一性,從而實現(xiàn)了稀疏基未知情況下針對LFM寬帶雷達信號的盲壓縮感知,為非合作條件下LFM信號欠采樣采集與無源探測提供了一種新思路。
[Abstract]:On the basis of under-sampling measurement, a novel signal under-sampling and reconstruction framework for LFM wideband radar based on blind compression sensing (BCSs) is proposed. This mechanism makes use of the good energy aggregation characteristics of LFM radar signals in the Fractional Fourier transform (FRF) domain and regards LFM and its delay signals as sparse linear combinations in the unknown p order FRFT domain. First, the optimal sparse FRFT domain is obtained by delay-dependent unline-modulated sampling, and then the p-order discrete FRFT FRFT sparse base dictionary corresponding to the original signal is constructed. Finally, the block sparseness of discrete FRFT coefficients is used to estimate the sparse coefficients from the measured values, and the uniqueness of the solution to the LFM signal single-channel BCS problem is proved. Thus the blind compression sensing for LFM wideband radar signals under unknown sparse bases is realized, which provides a new idea for undersampling and passive detection of LFM signals under non-cooperative conditions.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院;中國人民解放軍92723部隊;
【基金】：國家“863”計劃(2013AA7014061)~~
【分類號】：TN957.51

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1960376