用于雷达方位超分辨的范数正则化方法

发布时间：2018-08-26 12:46

【摘要】：方位超分辨是国内外雷达界长期以来持续探索的一项技术难题,针对求解过程中所遇到的病态性,本文深入研究了范数正则化方法。利用L2范数正则化方法对方位超分辨模型进行求解,针对L2范数正则化方法的不足并考虑到目标信号的稀疏性质,建立了L1范数正则化模型。为提高求解的计算效率,将其转化为半定规划模型,用预测校正原对偶路径跟踪法进行求解。针对不同信噪比情况进行了计算机仿真,初步结果表明,两种方法都能用于雷达方位超分辨,且在相同条件下L1范数正则化方法分辨性能更好,具有较强的噪声适应能力,在信噪比低至0dB时,分辨力提高1.7倍。
[Abstract]:Azimuth super-resolution is a technical problem which has been continuously explored in the radar field at home and abroad for a long time. In view of the ill-condition encountered in the solution process, the norm regularization method is deeply studied in this paper. The azimuth super-resolution model is solved by using L2-norm regularization method. Aiming at the deficiency of L2-norm regularization method and considering the sparse property of target signal, the L1 norm regularization model is established. In order to improve the computational efficiency of the solution, it is transformed into a semidefinite programming model and solved by the predictive correction primal dual path tracking method. Computer simulation is carried out for different signal-to-noise ratio cases. The results show that both methods can be used for azimuth super-resolution of radar, and the L1 norm regularization method has better resolution performance and stronger noise adaptability under the same conditions. When the SNR is as low as 0dB, the resolution is improved by 1.7 times.
【作者单位】： 海军航空工程学院电子信息工程系;
【基金】：“泰山学者”建设工程专项经费(ts20081130)资助课题
【分类号】：TN957.51

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本文编号：2204909