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穿墙雷达墙体与目标回波信号学习分离方法
文献摘要：
在穿墙雷达成像中,事先有效分离墙体回波与目标信号,可以避免它们在后续的建筑物布局反演和内部目标成像中的相互影响.然而,现有的稀疏分离方法往往需要人工选择阈值参数,在一定程度上影响了分离效果,为此提出一种墙体回波与目标信号的学习分离方法.该方法将两信号的分离视为一种联合低秩-稀疏约束问题,使用迭代软阈值分离算法求解稀疏解,然后把稀疏解的迭代过程映射成多层神经网络中的每一层,并用数据集自适应训练所有层中的阈值参数.仿真和实测数据处理结果表明,该方法与人工选择阈值参数相比,有效提高了墙体与目标回波信号的分离效果.
文献关键词：
阈值参数;联合低秩-稀疏约束;迭代软阈值算法;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
卞粱;晋良念;刘庆华
作者机构：
桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004;广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,广西桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]卞粱;晋良念;刘庆华-.穿墙雷达墙体与目标回波信号学习分离方法)[J].雷达科学与技术,2022(03):289-296,310
A类：
信号学习
B类：
穿墙雷达,墙体,回波信号,分离方法,雷达成像,事先,有效分离,人工选择,阈值参数,分离效果,低秩,稀疏约束,约束问题,稀疏解,射成,多层神经网络,自适应训练,实测数据处理,处理结果,迭代软阈值算法
AB值：
0.309814
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