国防科技技术预先研究基金(9140A01060411DZ0101)
- 作品数：5 被引量：19H指数：3
- 相关作者：李明张晓伟左磊陈洪猛王姣更多>>
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- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于Keystone变换的多目标距离走动校正被引量：6
- 2012年
- 微弱目标检测中,高速运动目标的跨距离单元走动会影响长时间相参积累的效果,需要预先加以校正。针对以往Keystone变换法在校正走动时,不能同时校正模糊数不同的多目标走动的不足,提出了一种改进的Keystone变换算法,在无模糊的Keystone变换之后,通过单元最大模糊数搜索快速得到多个目标的模糊数,使各目标根据自身运动特性得到校正,从而延长相参积累时间、提高积累增益。仿真结果验证了算法的有效性。
- 王姣李明陈洪猛
- 关键词：微弱目标检测距离走动KEYSTONE变换多目标解速度模糊
- 基于非负特征值分解的极化SAR子空间分解滤波
- 2013年
- 极化SAR子空间分解滤波的优势在于能很好地保持极化信息,然而斑点噪声抑制效果与边缘、点目标信息的保持能力却有待提高。针对这一问题,提出了一种基于非负特征值分解(NNED)的极化SAR子空间分解滤波。对于每一个像素点,首先计算其参数向量协方差矩阵的特征值与特征向量,进而得到各个特征子空间;然后,以散射机制相似度最小化为标准,利用NNED选取分离信号子空间与噪声子空间的最优阈值;最后根据信号子空间得到滤波后的结果。实测极化SAR实验表明,相比于同类算法,所提出的算法能有效地抑制斑点噪声并且能很好地保持边缘、点目标信息。
- 刘高峰李明王亚军张鹏
- 关键词：斑点噪声子空间分解
- 一种高效快速的二相码旁瓣抑制算法被引量：2
- 2012年
- 高效的旁瓣抑制能力可以提高雷达对微弱目标的检测能力,传统的旁瓣抑制方法中,递归最小二乘算法(RLS)不仅数值稳定性差,而且运算量大。通过合理构建脉冲压缩后的信号模型,提出一种基于横向滤波器的快速旁瓣抑制算法。该算法采用投影技术和向量空间法,不仅大大减小了运算量,而且具有高效的旁瓣抑制特性。仿真实验表明:该算法迭代2次就可收敛于真值,迭代5次即可达到RLS算法迭代100次的旁瓣抑制效果,并且信噪比损失要低于RLS算法。
- 陈洪猛李明李响
- 关键词：二相码脉冲压缩旁瓣抑制递归最小二乘算法
- 基于SWCoSaMP算法的稀疏信号重构被引量：4
- 2012年
- 压缩感知(compressed sensing,CS)稀疏信号重构本质上是在稀疏约束条件下求解欠定方程组。针对压缩感知匹配追踪(compressed sampling matching pursuit,CoSaMP)算法直接从代理信号中选取非零元素个数两倍作为支撑集,但是不存在迭代量化标准,本文提出了分步压缩感知匹配追踪(stepwise compressed sampling matchingpursuit,SWCoSaMP)算法。该算法从块矩阵的逆矩阵定义出发,采用迭代算法得到稀疏信号的支撑集,推出每次迭代支撑集所对应重构误差的L-2范数闭合表达式,从而重构稀疏信号。实验结果表明和原来CoSaMP算法相比,对于非零元素幅度服从均匀分布和高斯分布的稀疏信号,新算法具有更好的重构效果。
- 张晓伟李明左磊
- 关键词：支撑集
- 基于基追踪-Moore-Penrose逆矩阵算法的稀疏信号重构被引量：7
- 2013年
- 压缩感知(Compressed Sensing,CS)稀疏信号重构其本质就是在稀疏约束条件下求解欠定线性方程组,基于迭代加权L-p(0
- 张晓伟李明左磊
- 关键词：雷达信号处理信号重构
