基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为了改善压缩感知雷达(Compressive Sensing Radar,CSR)目标参数提取的性能,该文提出一种最小化感知矩阵统计相关系数的CSR波形优化设计方法.文中首先建立了通用的CSR系统模型,推导了最小化感知矩阵统计相关系数的波形优化目标函数,其次以多相编码信号作为优化码型并采用遗传算法对目标函数进行优化求解.优化设计的波形使得感知矩阵子矩阵近似正交程度达到最优,与传统波形相比,能够有效降低目标参数估计误差,提高可检测目标个数的上限,改善了CSR目标参数提取的准确性和鲁棒性.计算机仿真验证了该方法的有效性.
推荐文章
压缩感知雷达波形优化设计
压缩感知雷达
波形优化
感知矩阵
相关性
模拟退火
压缩感知雷达感知矩阵优化
压缩感知雷达
模拟退火算法
随机多相码
感知矩阵
随机滤波器
重建误差Huber范数最小化约束的压缩感知方法
压缩感知方法
插值
Huber范数
伪地震数据
异常噪声
衰减
基于压缩感知的认知雷达高分辨成像
雷达成像
认知雷达
压缩感知
稀疏信号
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于感知矩阵统计相关系数最小化的压缩感知雷达波形优化设计
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 压缩感知雷达 波形优化 感知矩阵相关系数 遗传算法
年,卷(期) 2011,(9) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 2097-2102
页数 分类号 TN958.8
字数 4991字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1146.2011.00021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李洪涛 南京理工大学电子工程与光电技术学院 28 221 8.0 13.0
2 朱晓华 南京理工大学电子工程与光电技术学院 100 974 17.0 23.0
3 贺亚鹏 南京理工大学电子工程与光电技术学院 22 258 10.0 15.0
4 庄珊娜 南京理工大学电子工程与光电技术学院 8 99 7.0 8.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (18)
同被引文献  (9)
二级引证文献  (43)
1996(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2011(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2012(7)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(0)
2013(9)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(7)
2014(7)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(4)
2015(7)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(6)
2016(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2017(12)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(11)
2018(6)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(5)
2019(5)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(4)
2020(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
压缩感知雷达
波形优化
感知矩阵相关系数
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
论文1v1指导