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基于原子范数的无网格稀疏恢复非正侧视阵空时自适应处理算法
被引量:
4
1
作者
章涛
郭骏骋
来燃
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期1235-1242,共8页
基于杂波谱稀疏恢复的空时自适应处理(STAP)方法可以显著降低对杂波样本数的要求,十分适合缺少样本情况下的机载雷达杂波抑制。然而,现有稀疏恢复STAP方法利用离散化空时导向矢量字典进行重构,在非正侧视阵情况下,由于杂波脊不在字典网...
基于杂波谱稀疏恢复的空时自适应处理(STAP)方法可以显著降低对杂波样本数的要求,十分适合缺少样本情况下的机载雷达杂波抑制。然而,现有稀疏恢复STAP方法利用离散化空时导向矢量字典进行重构,在非正侧视阵情况下,由于杂波脊不在字典网格点上,字典失配问题严重影响杂波抑制性能。针对上述问题,该文提出了一种基于原子范数的无网格稀疏恢复空时自适应处理方法(ANM-STAP),利用低秩矩阵恢复理论实现连续空时平面的稀疏恢复,克服了稀疏恢复中的字典失配问题,获得了非正侧视阵情况下的高分辨率杂波空时谱,有效提高了STAP杂波抑制性能。Monte Carlo实验证明,该文方法STAP处理性能在非正侧视阵情况下优于已有字典离散化处理的稀疏恢复STAP方法。
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关键词
空时自适应处理
稀疏恢复
字典失配
原子范数
下载PDF
职称材料
基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法
被引量:
5
2
作者
章涛
钟伦珑
+1 位作者
来燃
郭骏骋
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期583-592,共10页
杂波谱稀疏恢复空时自适应处理(STAP)是一种有效减少杂波样本数需求的机载雷达杂波抑制方法。然而,空时平面被离散地划分为若干个网格点来构建空时导向矢量字典,当字典在失配时,杂波脊不能准确落在预先离散化的网格点上,稀疏恢复STAP性...
杂波谱稀疏恢复空时自适应处理(STAP)是一种有效减少杂波样本数需求的机载雷达杂波抑制方法。然而,空时平面被离散地划分为若干个网格点来构建空时导向矢量字典,当字典在失配时,杂波脊不能准确落在预先离散化的网格点上,稀疏恢复STAP性能严重下降。提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法,首先利用二维泰勒级数建立空时动态字典模型,然后将字典失配误差作为待估超参数构建贝叶斯稀疏恢复模型,并利用失配误差估计值对空时导向矢量字典进行修正,最后利用修正后的空时导向矢量字典重构杂波协方差矩阵,进而计算杂波空时谱。实验证明,该方法能够有效提高字典失配情况下的杂波谱稀疏恢复精度,杂波抑制性能优于已有字典预先离散化的稀疏贝叶斯学习STAP方法。
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关键词
机载阵列雷达
空时自适应处理
稀疏恢复
字典失配
稀疏贝叶斯学习
原文传递
题名
基于原子范数的无网格稀疏恢复非正侧视阵空时自适应处理算法
被引量:
4
1
作者
章涛
郭骏骋
来燃
机构
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期1235-1242,共8页
基金
国家自然科学基金(U1733116)
中央高校基本科研业务费中国民航大学资助专项(3122019048)
中国民航大学蓝天青年学者项目。
文摘
基于杂波谱稀疏恢复的空时自适应处理(STAP)方法可以显著降低对杂波样本数的要求,十分适合缺少样本情况下的机载雷达杂波抑制。然而,现有稀疏恢复STAP方法利用离散化空时导向矢量字典进行重构,在非正侧视阵情况下,由于杂波脊不在字典网格点上,字典失配问题严重影响杂波抑制性能。针对上述问题,该文提出了一种基于原子范数的无网格稀疏恢复空时自适应处理方法(ANM-STAP),利用低秩矩阵恢复理论实现连续空时平面的稀疏恢复,克服了稀疏恢复中的字典失配问题,获得了非正侧视阵情况下的高分辨率杂波空时谱,有效提高了STAP杂波抑制性能。Monte Carlo实验证明,该文方法STAP处理性能在非正侧视阵情况下优于已有字典离散化处理的稀疏恢复STAP方法。
关键词
空时自适应处理
稀疏恢复
字典失配
原子范数
Keywords
Space-Time Adaptive Processing(STAP)
Sparse recovery
Dictionary mismatch
Atomic norm
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法
被引量:
5
2
作者
章涛
钟伦珑
来燃
郭骏骋
机构
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期583-592,共10页
基金
国家自然科学基金(U1733116)
中央高校基本科研业务费中国民航大学资助专项(3122019048)
中国民航大学蓝天青年学者项目。
文摘
杂波谱稀疏恢复空时自适应处理(STAP)是一种有效减少杂波样本数需求的机载雷达杂波抑制方法。然而,空时平面被离散地划分为若干个网格点来构建空时导向矢量字典,当字典在失配时,杂波脊不能准确落在预先离散化的网格点上,稀疏恢复STAP性能严重下降。提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法,首先利用二维泰勒级数建立空时动态字典模型,然后将字典失配误差作为待估超参数构建贝叶斯稀疏恢复模型,并利用失配误差估计值对空时导向矢量字典进行修正,最后利用修正后的空时导向矢量字典重构杂波协方差矩阵,进而计算杂波空时谱。实验证明,该方法能够有效提高字典失配情况下的杂波谱稀疏恢复精度,杂波抑制性能优于已有字典预先离散化的稀疏贝叶斯学习STAP方法。
关键词
机载阵列雷达
空时自适应处理
稀疏恢复
字典失配
稀疏贝叶斯学习
Keywords
airborne array radar
space-time adaptive processing(STAP)
sparse recovery
dictionary mismatch
sparse Bayesian learning
分类号
V243.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于原子范数的无网格稀疏恢复非正侧视阵空时自适应处理算法
章涛
郭骏骋
来燃
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
4
下载PDF
职称材料
2
基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法
章涛
钟伦珑
来燃
郭骏骋
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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