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文檔簡介
1、超寬帶、高分辨、多通道及多目標已成為目前雷達處理技術的主要發(fā)展趨勢,由此帶來了雷達信號處理過程中運算量巨大,數據存儲量、傳輸量急劇上升,實時處理困難等問題,受傳統(tǒng)奈奎斯特(Nyquist)采樣定理的限制,大數據處理成為傳統(tǒng)雷達的一個難以突破的瓶頸。壓縮感知雷達由于實現了對雷達數據的直接采樣,降低了系統(tǒng)的采樣速率和系統(tǒng)復雜度,從而提高系統(tǒng)的分辨率,其在雷達領域有著廣闊的應用前景。
測量矩陣與稀疏變換基的隨機不相關特性是壓縮感知雷
2、達正確恢復信號的基礎,測量矩陣的好壞既直接關系到信息采集和信息傳遞的實現,又關系到能否從低維投影中正確恢復原始信號。傳統(tǒng)的隨機測量矩陣的矩陣存儲元素容量巨大,計算復雜度高,并且不是最優(yōu)的測量矩陣。針對這種情況,為了改善壓縮感知雷達目標參數檢測和成像性能,本論文研究了MIMO壓縮感知雷達測量矩陣優(yōu)化問題,仿真分析驗證了已有的基于最大信噪比準則的測量矩陣優(yōu)化方法,并提出了一種基于互信息準則的測量矩陣優(yōu)化方法。文中首先建立了高斯伯努利隨機信號
3、模型下MIMO壓縮感知雷達成像場景,然后根據信息論和凸優(yōu)化的理論知識推導了最大互信息與最小互相關系數測量矩陣優(yōu)化的目標函數和約束條件,并運用優(yōu)化工具包優(yōu)化求得測量矩陣,最后用優(yōu)化所得的測量矩陣觀測數據,以 SLIM算法重構目標信號實現目標檢測和成像。
計算機仿真實驗驗證了基于互信息準則的測量矩陣優(yōu)化方法能夠使得感知矩陣列與列之間的互相關系數更小,從而得到更好的測量矩陣。該方法下的測量矩陣克服了現有的隨機性測量矩陣實現困難和確定
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