基于变分模态分解和压缩感知的弱观测条件下雷达信号重构方法

针对弱观测条件下雷达信号存在数据残损的问题,该文提出一种基于变分模态分解和压缩感知(VMD-CS)的雷达信号重构方法。首先通过变分模态分解对采样数据进行降解去噪处理,其次在压缩感知框架下构造观测矩阵、稀疏表示字典矩阵,然后基于正交追踪匹配(OMP)算法重构出稀疏表示向量。在此基础上利用离散余弦稀疏矩阵重构信号,实现对残损雷达信号的数据重构。在连续丢失数据和随机丢失数据两种情况下,对实际采集的线性调频(LFM)雷达信号进行仿真实验。实验结果表明:在数据连续丢失率不高于30%或随机丢失率不高于60%的情况下,该文方法能有效重构雷达信号,在时域、频域和瞬时频率上能够准确逼近原始信号。