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基于DCS的发射分集MIMO雷达参数估计被引量：2: 2012年; 针对目标在多角度观测下的散射系数估计问题,研究了基于分布式压缩感知(distributed com-pressed sensing,DCS)的发射分集多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达参数估计方法。在分析发射分集MIMO雷达信号模型的基础上,构建了其联合稀疏表示模型;在分析正交匹配追踪(orthogonalmatching pursuit,OMP)算法实现结构的基础上,提出了一种新的基于迭代式正交匹配追踪的DCS算法。仿真结果表明该方法的估计精度高于DCS-SOMP和幅度相位估计+Capon的算法,重构概率也高于DCS-SOMP算法。; 王海青朱晓华李彧晟; 关键词：多输入多输出雷达发射分集参数估计

压缩感知雷达感知矩阵优化被引量：4: 2012年; 压缩感知雷达(Compressive sensing radar,CSR)的场景恢复性能要求感知矩阵相关系数尽可能小。针对感知矩阵相关系数的最小化问题,提出了基于模拟退火的感知矩阵优化算法,建立了基于随机滤波结构的CSR模型,给出了优化目标函数,采用模拟退火实现了发射波形、测量矩阵的优化以及联合优化。仿真结果表明该算法可以提高场景恢复精度,提升抗噪能力,增大可观测目标个数上限,且联合优化的性能优于波形和测量矩阵的单独优化。; 潘汇张劲东张弓; 关键词：模拟退火算法

基于DCS的统计MIMO雷达信号模型及参数估计被引量：9: 2012年; 分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing,DCS)将单信号的压缩采样扩展到信号群的压缩采样,利用信号内相关性和互相关性对多个信号进行联合重构。统计多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达系统通过多发多收配置,在发射机、目标以及接收机之间构成对目标的分布式探测系统。该文将DCS应用到统计MIMO雷达中,通过对该场景中目标回波的延时在距离空间稀疏性的分析,提出联合所有接收信号重构目标场景的设想,建立了接收信号的联合稀疏模型,并实现了目标参数估计的联合重构算法。仿真结果表明与基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)的算法相比,基于DCS的算法在进一步降低采样数目的同时提高了参数估计精度,同时也验证了DCS-MIMO雷达可以有效克服目标的雷达散射截面积(Radar Cross Section,RCS)起伏。; 朱莹张弓张劲东; 关键词：正交匹配追踪

基于输入分解输出匹配的多态自检电路进化设计: 2012年; 针对进化方法在多态自检电路设计方面存在的扩展性问题,该文提出了一种基于输入分解输出匹配的多态自检电路进化设计方法。该方法将原始电路分解为可进化生成部分和固定部分,由此减少待进化设计电路的输入个数以及适应度评价时真值表输入输出组合数量,从而降低电路进化复杂度;在适应度评价阶段,当电路输出位与理想输出匹配度小于1/2时,通过添加非门的形式提高候选电路适应度和种群多样性,防止最优结构的丢失。进化设计实验将多态门和普通门相结合,进行了两种多态自检加法器的设计。结果表明,与传统多态自检电路进化设计方法相比所提方法进化代数分别减少了47.9%和89.1%,单个测试参量下故障覆盖率分别提高了75.7%和79.7%,具有收敛速度快、扩展性好、故障覆盖率高的优点。; 柏磊严璐王克让朱晓华; 关键词：大规模集成电路进化设计扩展性

基于滤波器结构的压缩感知雷达感知矩阵优化被引量：12: 2013年; 压缩感知雷达的目标场景恢复性能要求不同目标的反射回波在压缩空间上的互相关性尽可能小。基于该思想,提出了压缩感知雷达感知矩阵优化模型,根据系统参数和任务信息,以降低感知矩阵互相关性为目标,自适应地构造发射波形和测量矩阵,提升系统性能。分别给出了基于滤波器结构的压缩感知雷达发射波形优化、测量矩阵优化以及波形-测量矩阵联合优化算法。仿真结果表明:本文提出的压缩感知雷达感知矩阵优化模型和算法能够有效地提高场景恢复精度。; 张劲东张弓潘汇贲德; 关键词：滤波器结构

基于快速极坐标格式算法的MIMO雷达虚拟孔径成像被引量：3: 2013年; 针对共址多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达在单次快拍下的虚拟孔径成像问题,分析了MIMO雷达虚拟合成阵列,建立了MIMO雷达极坐标格式波数域回波模型,分析了基于距离向和方位向尺度变换的空间谱转化,指出MIMO雷达方位向尺度变换不再是Keystone变换,提出了一种新的MIMO雷达快速极坐标格式成像算法。仿真表明了该文方法的有效性。; 王海青李彧晟朱晓华; 关键词：多输入多输出雷达极坐标格式算法空间谱

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中国博士后科学基金(20100481143)