LFM宽带雷达信号的盲压缩感知模型

发布时间：2018-05-31 15:36

  本文选题：压缩感知 + 线性调频信号　； 参考：《航空学报》2014年08期

【摘要】：在欠采样测量基础上,提出了一种基于盲压缩感知(BCS)的线性调频(LFM)宽带雷达信号欠采样与重构新框架。这一机制利用LFM雷达信号在分数阶傅里叶变换(FRFT)域上良好的能量聚集特性,将LFM及其延迟信号看做是未知p阶次FRFT域上的稀疏线性组合。首先通过时延相关解线调欠采样得到最佳稀疏FRFT域,再以此构造出原信号对应的p阶次离散FRFT(DFRFT)稀疏基字典,最后结合离散FRFT系数的块稀疏性利用块重构算法从测量值中估计出稀疏系数,同时论证了LFM信号单通道BCS问题解的唯一性,从而实现了稀疏基未知情况下针对LFM宽带雷达信号的盲压缩感知,为非合作条件下LFM信号欠采样采集与无源探测提供了一种新思路。
[Abstract]:On the basis of under-sampling measurement, a novel signal under-sampling and reconstruction framework for LFM wideband radar based on blind compression sensing (BCSs) is proposed. This mechanism makes use of the good energy aggregation characteristics of LFM radar signals in the Fractional Fourier transform (FRF) domain and regards LFM and its delay signals as sparse linear combinations in the unknown p order FRFT domain. First, the optimal sparse FRFT domain is obtained by delay-dependent unline-modulated sampling, and then the p-order discrete FRFT FRFT sparse base dictionary corresponding to the original signal is constructed. Finally, the block sparseness of discrete FRFT coefficients is used to estimate the sparse coefficients from the measured values, and the uniqueness of the solution to the LFM signal single-channel BCS problem is proved. Thus the blind compression sensing for LFM wideband radar signals under unknown sparse bases is realized, which provides a new idea for undersampling and passive detection of LFM signals under non-cooperative conditions.
【作者单位】： 海军工程大学电子工程学院;中国人民解放军92723部队;
【基金】：国家“863”计划(2013AA7014061)~~
【分类号】：TN957.51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1960376