本文選題：MIMO雷達　切入點：壓縮感知　出處：《電子與信息學(xué)報》2016年10期

【摘要】：多輸入多輸出(MIMO)雷達作為一種新型的雷達體制,其成像兼具高分辨率與實時性的優(yōu)點。由于觀測區(qū)域的稀疏性,MIMO雷達成像可以用壓縮感知的方法進行處理。而現(xiàn)有的MIMO雷達稀疏成像的貪婪恢復(fù)算法中,正交匹配追蹤算法(OMP)存在成像圖像有偽影的缺點,子空間追蹤算法(SP)則受到低分辨率的困擾。針對上述問題,該文提出一種稱為混合匹配追蹤算法的壓縮感知貪婪算法以實現(xiàn)MIMO雷達稀疏成像。通過將兩種貪婪恢復(fù)算法結(jié)合起來,利用OMP算法選擇基信號的正交性和SP算法具有基信號選擇的回溯策略,來重構(gòu)出高分辨率且沒有偽影的雷達圖像。仿真實驗驗證了所提算法的有效性。
[Abstract]:As a new radar system, multi-input and multi-output MIMO-radar has the advantages of high resolution and real-time performance.Because of the sparsity of observation region MIMO radar imaging can be processed by compression sensing method.However, among the existing greedy restoration algorithms for sparse imaging of MIMO radar, the orthogonal matching tracking algorithm has the disadvantage of artifact, while the subspace tracking algorithm is beset by low resolution.To solve the above problems, this paper proposes a compressed perceptual greedy algorithm called hybrid matching tracking algorithm to realize sparse imaging of MIMO radar.By combining the two greedy restoration algorithms, the OMP algorithm is used to select the orthogonality of the base signal and the SP algorithm has the backtracking strategy of the base signal selection to reconstruct the radar image with high resolution and no artifacts.Simulation results show that the proposed algorithm is effective.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61571148) 中國博士后特別資助(2015T80328) 中國博士后科學(xué)基金(2014M550182) 黑龍江省博士后特別資助(LBH-TZ0410) 哈爾濱市科技創(chuàng)新人才專項(2013RFXXJ016)~~
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1700190