孙凤莲
- 作品数：8 被引量：29H指数：3
- 供职机构：空军工程大学信息与导航学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于认知ISAR成像的相控阵雷达资源自适应调度算法被引量：15
- 2014年
- 现有相控阵雷达资源调度策略通常没有考虑成像任务的要求,需要分出一部分固定资源实现成像功能。该文将认知成像的思想引入到雷达资源自适应调度中,提出一种基于稀疏孔径认知ISAR成像的雷达资源自适应调度算法,并给出了具体的性能评估指标。在对目标特征进行认知的基础上,根据反馈信息对雷达的时间资源进行自适应调度,能够在对不同目标进行跟踪和搜索的同时实现认知成像,从而显著提高了雷达的工作效率。仿真实验验证了该算法的有效性。
- 陈怡君罗迎张群李开明孙凤莲
- 关键词：相控阵雷达压缩感知资源调度
- 基于压缩感知的认知雷达高分辨成像
- 2012年
- 传统成像雷达由于发射信号没有利用目标环境信息,难以根据目标成像环境进行合理的雷达波形设计。针对这一情况,结合认知雷达的闭环反馈回路,提出了一种基于压缩感知的认知雷达高分辨成像方法。该方法通过对目标相邻距离像相关系数的计算,自适应地调整对目标径向稀疏度的估计值,并进一步调整后续雷达发射稀疏信号波形。仿真结果表明:该方法能够充分利用目标环境信息,以合理的雷达稀疏信号波形和较短的运算时间实现对目标二维像的有效重构。
- 孙凤莲张群罗迎顾福飞朱丰
- 关键词：雷达成像认知雷达压缩感知稀疏信号
- 基于压缩感知的自适应稀疏子脉冲成像方法
- 2014年
- 基于空中运动目标回波信号的稀疏特性,提出了一种基于压缩感知(CS)的线性调频步进信号(SFCS)稀疏子脉冲自适应高分辨雷达成像方法。在对目标进行稀疏成像时,根据目标回波稀疏特性与发射信号子脉冲数之间的关系,建立相应的稀疏子脉冲动态闭环反馈系统,实现发射信号子脉冲数量的自适应调整;结合各脉冲簇中子脉冲的稀疏情况,建立相应的部分逆傅里叶变换基矩阵,并利用正交匹配追踪(OMP)算法对目标高分辨距离像(HRRP)进行重构处理,进而实现对目标的高分辨成像。仿真结果验证了该方法的有效性。
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- 关键词：雷达成像线性调频步进信号压缩感知
- 基于压缩感知的地面运动目标成像方法被引量：3
- 2013年
- 针对地面运动目标成像数据量过大不便于数据存储和传输的问题,提出了一种基于压缩感知的地面运动目标成像方法.该方法对沿距离向脉冲压缩之后的数据进行双通道的相位中心偏置天线杂波对消处理,获取地面运动目标的数据信息,沿方位向进行低维观测获得压缩的回波数据,利用分数阶傅里叶变换矩阵作为稀疏基矩阵,并结合平滑l0算法实现最终的运动目标成像,利用获得的最优阶数进行运动目标的参数估计.仿真实验验证了所提方法的有效性和可行性.
- 顾福飞张群梁颖杨秋孙凤莲
- 关键词：离散分数阶傅里叶变换压缩感知相位中心偏置天线参数估计
- 基于CDMA信号的TDOA定位时延参数获取算法被引量：3
- 2012年
- 针对利用CDMA导频信号进行TDOA定位时存在时延参数与基站配对这一问题,结合CDMA无源雷达系统,提出基于串行干扰消除(SIC)和并行干扰消除(PIC)两种自动配对算法,并对这两种算法进行比较。仿真表明,这两种算法都可以完成对时延参数的获取,同时可实现时延与基站间的自动配对;另外,相比于并行干扰消除算法,串行干扰消除算法能够获得更高的检测成功概率,但是计算量偏大。
- 杨向星张群梁贤姣李开明孙凤莲
- 关键词：CDMA串行干扰消除并行干扰消除
- 基于压缩感知的多目标认知成像方法被引量：2
- 2013年
- 为利用有限雷达资源实现对多ISAR目标的实时高分辨成像,提出了一种基于压缩感知的相控阵雷达多目标稀疏孔径认知高分辨成像方法.在对目标稀疏特性认知的基础上,构建了基于目标横向稀疏度和成像积累时间的雷达资源动态分配函数,并给出了成像质量评估标准,最终实现了有限雷达资源条件下不同ISAR目标的高分辨认知成像.仿真结果表明,利用该方法成像不仅可以减少雷达成像发射脉冲数,而且可以有效减少雷达观测时间,同时还能获得高质量的目标ISAR像.
- 孙凤莲张群罗迎张岚
- 关键词：相控阵雷达资源分配压缩感知
- 合成孔径雷达运动目标谱图二维压缩与重构方法被引量：4
- 2012年
- 在完成合成孔径雷达(SAR)双通道回波数据对消处理的基础上,提出一种基于压缩感知的运动目标谱图二维压缩与重构方法。通过构造二维观测矩阵对SAR谱图在距离和慢时间方向上分别进行压缩,接收端设计二维正交匹配追踪法来重构原始谱图信息,进一步得到目标高分辨二维像。该方法可大幅降低SAR运动目标谱图数据量,并在稀疏度估计值不小于应有稀疏度值且两者比较接近的条件下,准确重构出原始谱图信息,同时得到高质量的运动目标二维像。仿真验证了方法的有效性。
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- 关键词：SAR成像压缩感知
- 基于压缩感知和LBG算法的SAR数据压缩与重构方法被引量：3
- 2012年
- 针对如何大幅压缩SAR海量数据并获得有效的重构结果以完成SAR场景目标的高分辨成像问题,本文提出利用压缩感知(Compressed Sensing,CS)和Linde-Buzo-Gray(LBG)算法共同完成。对于SAR基带回波信号,首先依据CS理论构造随机高斯噪声观测矩阵进行降维处理,然后,利用LBG算法对CS压缩后的数据再进行压缩编码以达到进一步大幅压缩的目的。对于数据重构问题,同样分为两步:一是利用LBG算法编码的逆过程进行解码恢复,二是依据CS理论利用平滑L0(smooth L0,SL0)算法重构原始基带信号。在此基础上,再利用传统频率变标(Frequency Scaling,FS)SAR成像算法进行高分辨成像。仿真结果证明了本文方法的有效性。
- 朱丰张群段艳丽顾福飞孙凤莲邓冬虎
- 关键词：压缩感知频率变标算法
