典型文献
稀疏分解算法在炮位侦校雷达目标识别中的应用
文献摘要：
传统炮位雷达在利用步进频信号进行一维距离像宽带合成时,存在回波数据量大、信噪比低等问题,系统复杂度高且成像质量不高,不利于弹丸目标的快速分类识别.针对上述问题,文中充分发掘并利用步进频信号的回波特性,将压缩感知思想应用其中,构建了基于多脉冲回波信号的广义联合块稀疏模型,提出了模型下的重构算法,并将字典学习算法与之结合,大大提高了低测量值、低信噪比情况下的弹丸目标一维距离像质量,降低后端数据处理量的同时提高了炮位雷达目标识别的正确率.理论分析和仿真实验均证明了所提算法的有效性.
文献关键词：
炮位雷达;一维距离像;压缩感知;广义联合块稀疏模型;目标识别
中图分类号：
作者姓名：
严军;轩启运
作者机构：
南京电子技术研究所,南京210039
文献出处：
引用格式：
[1]严军;轩启运-.稀疏分解算法在炮位侦校雷达目标识别中的应用)[J].现代雷达,2022(06):45-48
A类：
炮位雷达,广义联合块稀疏模型
B类：
稀疏分解,炮位侦校雷达,雷达目标识别,频信,一维距离像,宽带,波数,数据量,成像质量,弹丸,快速分类,分类识别,回波特性,压缩感知,思想应用,多脉冲,脉冲回波,回波信号,重构算法,字典学习,测量值,低信噪比,后端,处理量
AB值：
0.28538
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