【摘要】：當存在有源速度假目標干擾時,隨機脈沖重復間隔(Random Pulse Repetition Interval,RPRI)壓縮感知雷達的回波稀疏性將被破壞,其目標檢測與測速性能無法正常發(fā)揮.考慮到干擾機通常無法保證在相位調制時實時準確地更新雷達隨機脈沖重復間隔,這將導致其生成的虛假目標信號與真實目標信號在不同的字典上稀疏.本文利用這一特性,在壓縮感知框架下提出速度假目標識別算法,該算法通過建立聯(lián)合字典實現(xiàn)真/假目標的稀疏表示與分離.通過分析不同隨機模式下聯(lián)合字典的自相干性及其對分離結果的影響,給出了本算法的適用范圍,仿真結果驗證了本算法的有效性.
[Abstract]:When there is active velocity false target interference, the echo sparsity of random pulse repetition interval (Random Pulse Repetition Interval,RPRI) compressed perceptual radar will be destroyed, and its target detection and velocity measurement performance can not be played properly. Considering that the jammer can not guarantee the real-time and accurate updating of radar random pulse repetition interval during phase modulation, this will cause the false target signal generated by the jammer to be sparse in different dictionaries from the real target signal. In this paper, based on this characteristic, a speed false target recognition algorithm is proposed in the framework of compressed perception. The algorithm realizes the sparse representation and separation of true and false targets by establishing a joint dictionary. By analyzing the coherence of the joint dictionary under different random modes and its influence on the separation results, the applicable range of the algorithm is given, and the simulation results verify the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 國防科學技術大學電子科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61401481,No.61271442)
【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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【相似文獻】

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本文編號：2510508