-
题名稀疏分解算法在炮位侦校雷达目标识别中的应用
被引量：1
- 1
-
-
作者
严军
轩启运
-
机构
南京电子技术研究所
-
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2022年第6期45-48,共4页
-
文摘
传统炮位雷达在利用步进频信号进行一维距离像宽带合成时,存在回波数据量大、信噪比低等问题,系统复杂度高且成像质量不高,不利于弹丸目标的快速分类识别。针对上述问题,文中充分发掘并利用步进频信号的回波特性,将压缩感知思想应用其中,构建了基于多脉冲回波信号的广义联合块稀疏模型,提出了模型下的重构算法,并将字典学习算法与之结合,大大提高了低测量值、低信噪比情况下的弹丸目标一维距离像质量,降低后端数据处理量的同时提高了炮位雷达目标识别的正确率。理论分析和仿真实验均证明了所提算法的有效性。
-
关键词
炮位雷达
一维距离像
压缩感知
广义联合块稀疏模型
目标识别
-
Keywords
weapon positioning radar
one-dimensional distance profile
compression perception
generalized joint block sparse model
target recognition
-
分类号
TN957
[电子电信—信号与信息处理]
-
