基于稀疏空间谱的分布式无源雷达成像技术研究

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基于稀疏空间谱的分布式无源雷达成像技术研究
随着对隐身目标探测能力的强烈需求,利用广播信号和电视信号进行目标无源探测已逐步进入实用阶段。相比于无源雷达探测和跟踪技术,被动雷达成像能够提供关于目标更为精细的特征描述,有利于对目标进行分类和识别。
针对收发站数目较少且空间谱填充不致密的情况,本文研究基于稀疏空间谱的分布式被动雷达的成像方法。主要研究工作如下:1.分析了分布式无源雷达接收回波信号的空间谱特性。
建立了分布式无源雷达的成像模型,分析了收发站数目较少情况下接收回波信号的空间谱特性,阐述了分布式无源雷达的压缩感知成像算法。2.研究了分布式无源雷达成像中的布站优化设计方法。
分别建立了基于峰值信噪比(PSNR)、分辨率和互相关系数的优化目标函数,提出了基于遗传算法的分布式无源雷达接收机布站优化设计方法,给出了具体的实现流程。仿真结果表明,采用布站优化后的接收机构型能够大大提高分布式无源雷达的成像性能、分辨率以及算法性能。
3.提出了基于协方差稀疏表示和稀疏贝叶斯学习(SBL)的分布式无源雷达成像算法。建立了基于协方差稀疏表示的分布式无源雷达成像模型,推导了该稀疏模型下分布式无源雷达成 ...

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关键词：分布式 贝叶斯学习 优化设计 目标函数 压缩感知