基于迭代重加权的子阵级MIMO雷达角度超分辨算法

针对子阵级多输入多输出(MIMO)雷达阵列孔径数量有限带来的高方向图旁瓣问题,构建了子阵级MIMO雷达收发信号和多子阵角度测量模型,提出了基于自适应迭代重加权(AIR)和p-范数约束下迭代重加权最小二乘(p-IRLS)的角度超分辨算法,分析了两种算法的计算复杂度。在仿真实验中验证了两种算法的性能,并对其在单目标和双目标、以及干扰环境检测中的效果进行了比较分析。仿真结果表明,AIR和p-IRLS算法能够有效降低子阵级MIMO雷达的方向图旁瓣电平,同时实现对目标的角度超分辨。和AIR算法相比,p-IRLS算法在低信噪比和邻近目标分辨性能更突出。

激光拉曼光谱解谱和处理的方法研究

研究一种拉曼光谱解谱和处理的方法。以化学计量学为基础,信号处理技术为工具,配合计算机算法的数据处理方法。具体为基线校正:对拉曼光谱原始信号进行基于自适应迭代重加权惩罚最小二乘法的基线校正;平滑:对进行完基线校正的拉曼光谱信号进行基于惩罚最小二乘法的平滑;峰检测:对进行完基线校正和平滑的信号进行基于连续小波变换的峰检测。这种基于惩罚最小二乘法的光谱平滑具有快速,可以连续控制平滑度并且可以进行交叉验证得到最客观的平滑值。改善了基于非对称最小二乘法的传统基线校正方法的两个缺陷。同时,基于连续小波变换的峰检测算法可以自动地并且同时考虑峰形和峰高对峰进行检测,最大限度地降低了峰检测假阳性的概率。