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摘要:
在传统压缩感知(Compressed sensing, CS)基础上,提出了一种基于盲压缩感知(Blind compressed sensing, BCS)理论的线性调频(Linear frequency modulated, LFM)雷达信号欠采样与重构的多通道模型。这一机制在稀疏基未知的条件下,利用LFM 信号在分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier transform, FRFT)域上良好的能量聚集特性,将多个LFM 信号看作是在多个未知阶次下FRFT域的稀疏表达,通过时延相关解线调和逐次消去相结合的的欠采样方法逐一估计出每个通道的LFM信号满足聚集性条件的特定分数阶傅里叶域,以此构造出该通道LFM信号对应的DFRFT正交稀疏基字典,以各DFRFT正交基为对角块构建混合信号正交稀疏基字典,最后利用块重构算法从测量值中估计出稀疏信号,同时验证了LF M信号多通道BCS问题解的唯一性,从而实现了稀疏基未知情况下针对多路LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知。
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内容分析
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文献信息
篇名 LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知模型研究
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 多通道 盲压缩感知 线性调频 分数阶傅里叶变换
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 591-600
页数 10页 分类号
字数 10436字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2015.c130912
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 高俊 海军工程大学电子工程学院 151 690 12.0 17.0
2 黄高明 海军工程大学电子工程学院 152 710 12.0 17.0
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研究主题发展历程
节点文献
多通道
盲压缩感知
线性调频
分数阶傅里叶变换
研究起点
研究来源
研究分支
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自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
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