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摘要:
针对空时自适应处理中训练样本受目标信号污染时检测性能下降的问题,提出了一种基于稀疏重构技术的训练样本选取方法.该方法首先将接收数据由阵元-脉冲-距离域转换到阵元-多普勒-距离域,然后采用改进的正则化FOCUSS算法进行空域稀疏重构,估计待检测多普勒通道对应的阵元-距离域数据得到高分辨角度-距离谱,利用杂波多普勒与角度的先验关系,剔除角度-距离谱上明显偏离角度期望的样本,实现对训练样本的有效选择.仿真表明,相比传统样本选择方法,该方法无须估计协方差矩阵,在小样本集情况下依然能够剔除被污染的样本,有较大优势.
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文献信息
篇名 基于稀疏重构的机载雷达训练样本挑选方法
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 空时自适应处理 干扰目标 先验知识 稀疏重构 训练样本
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 传感器与信号处理
研究方向 页码范围 1532-1537
页数 6页 分类号 TN957
字数 5978字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-506X.2016.07.08
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 张永顺 空军工程大学防空反导学院 218 1262 16.0 21.0
2 王强 空军工程大学防空反导学院 60 462 10.0 19.0
3 刘汉伟 空军工程大学防空反导学院 6 15 2.0 3.0
4 吴亿锋 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 7 55 6.0 7.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
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空时自适应处理
干扰目标
先验知识
稀疏重构
训练样本
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
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