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[毕业设计] 基于随机PRI压缩感知雷达的速度假目标识别方法

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发表于 2020-12-24 10:21 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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基于随机PRI压缩感知雷达的速度假目标识别方法
+ f7 a4 d1 t3 X3 r' @5 u
: q; u- E' y2 a- X- H摘要:当存在有源速度假目标干扰时,随机脉冲重复间隔(Random Pulse Repetition Interval ,RPRI)压缩感知雷达的回波稀疏性将被破坏,其目标检测与测速性能无法正常发挥.考虑到干扰机通常无法保证在相位调制时实时准确地更新雷达随机脉冲重复间隔,这将导致其生成的虚假目标信号与真实目标信号在不同的字典上稀疏.本文利用这一特性,在压缩感知框架下提出速度假目标识别算法,该算法通过建立联合字典实现真/假目标的稀疏表示与分离.通过分析不同随机模式下联合字典的自相干性及其对分离结果的影响,给出了本算法的适用范围,仿真结果验证了本算法的有效性.
6 X' l3 E4 L' _; w1 C. L& U关键词:随机重复间隔信号;压缩感知;假目标识别;动目标检测
8 h" h& |/ c( E0 U, B% z0 w5 u8 }7 W% }( m/ L6 M

) t$ b; p/ x+ {1 \( N1引言
2 R# ~, W+ c+ ]随机脉冲重复间隔( RPRI)信号自1976年由MKavch和GR Cooper教授提出后,便以良好的抗有源干扰的能力而受到持续关注[2.然而,目前常用的时域相关(Correlation Processing ,CP)算法会带来较高的旁瓣噪声基底[3',因此必须借助新的信号处理工具.
7 i* D2 k9 @8 ~' z6 C/ T7 S( }% H, c" p% O$ U) {! B
近年来,将压缩感知( Compressed Sensing , CS)理论+应用于RPRI 信号处理的设想得到不断实践.文献[5]将RPRI 与压缩感知与SAR结合,提出了两种随机PRI的降采样方案.文献[ 6]初步研究了RPRI 压缩感知雷达中的无模糊动目标检测及杂波抑制问题,并提出了一种结合杂波抑制的稀疏恢复算法.文献[7]将压缩感知理论应用于 RPRI 调制雷达,在较短的相参处理% n1 I$ b* m6 T1 Y. w2 z5 S' x

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