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基于感知矩阵统计相关系数最小化的压缩感知雷达波形优化设计.doc


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基于感知矩阵统计相关系数最小化的压缩感知雷达波形优化设计基于感知矩阵统计相关系数最小化的压缩感知雷达波形优化设计第33卷第9期2011年9月电子与信息JournalofElectronics&(南京理工大学电子工程与光电技术学院南京210094)摘要:pressiveSensingRadar,CSR)目标参数提取的性能,,推导了最小化感知矩阵统计相关系数的波形优化目标函数,,与传统波形相比,能够有效降低目标参数估计误差,提高可检测目标个数的上限,:压缩感知雷达;波形优化:感知矩阵相关系数;遗传算法中图分类号::A文章编号:(2011)-06D0I:10,3724/-—pengZhuangShan?-naLiHong?-taoZhuXiao??hua(SchoolElectronicEngineeringandOptoelectronicTechnology,Nanjin9UniversityofScienceandTechnology,Nanjing210094,China)Abstract:pressiveSensingRadar(CSR)targetinformationextractionability,,,icAlgorithm(GA)—paringwithtraditionalwaveforms,thiswaveformreduceseffectivelythetargetinformationestimationerror,increasesthepermissibleupperboundoftargetdetectionnumber,(CSR);Waveformoptimization;Coherenceofthesensingmatrix;icAlgorithm(GA)1引言近年来,压缩感~pressingSensing,CS)理论已成为信息论与信号处理领域的一个研究热点,被广泛应用于无线通信,雷达,图像和生物医学等诸多工程领域_1】oCS理论【2,3】,探测目标仅占据少量的雷达分辨单元,照射区域内雷达回波信号是稀疏的【4】,由此CS在雷达中的应用[4-s]—01—11收到,201i-05一10改回南京理工大学自主科研专项计划f201OzYTS028,2010ZDJH05)和南京理工大学科研启动基金资助课题通信作者:贺亚鹏yapeng.******@pressingSensingRadar,CSR)的概念,CSR可采用低速率A/D转换器采样宽带雷达回波信号,无需进行匹配滤波,消除了由此带来的旁瓣问题,使得邻近目标得到更好分辨;对高信噪比稀疏雷达场景,『61利用雷达回波在时频域的稀疏性,指出CSR能够有效提取目标距离多普勒参数,,文献[5,7]均采用经

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  • 时间2019-10-14