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

  更多相關(guān)文章： 認(rèn)知雷達 步進頻 貝葉斯重構(gòu)算法 壓縮感知 因子分析模型

【摘要】：認(rèn)知雷達發(fā)射高距離分辨率步進頻信號通常需要較長的觀測時間。為了節(jié)省時間資源,該文提出一種貝葉斯重構(gòu)算法,用較少的步進頻信號脈沖得到的頻點缺失頻域數(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)模型對一組全帶寬頻域數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計建模,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)射步進頻信號的部分脈沖,根據(jù)先前CBPFA模型得到的概率密度函數(shù),對頻點缺失的頻域數(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)�；趯崪y1維高分辨距離(High Range Resolution,HRR)數(shù)據(jù)的重構(gòu)實驗,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)雷達信號處理國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 認(rèn)知雷達 步進頻 貝葉斯重構(gòu)算法 壓縮感知 因子分析模型
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61271024,61201296,61322103) 全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文作者專項資金(FANEDD-201156)資助課題
【分類號】：TN957.51
【正文快照】： 1引言增加雷達發(fā)射信號的帶寬可以提高雷達距離分辨率,從而獲得更多目標(biāo)信息,但瞬時帶寬的增加必將提升對硬件的要求,在現(xiàn)有硬件條件下調(diào)頻步進信號是一種工程實用、方便靈活的高距離分辨率形式[1]。調(diào)頻步進波形是一組載頻以固定頻率增量變化的窄帶脈沖串,每個脈沖調(diào)制為線性

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本文編號：784096