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基于稀疏贝叶斯学习的群目标微多普勒参数估计

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由目标旋转,振动,锥动和进动等微动引起的周期多普勒调制会产生微多普勒效应.通过提取微多普勒参数进行目标识别已经是比较普遍的做法.本文通过将微动目标的回波信号在微多普勒参数域上投影以获得其稀疏表示,进而将微多普勒参数估计问题转化为稀疏信号重构问题.为了估计所有微多普勒参数,提出了一种新的参数化的基于贝叶斯压缩感知的重构算法,通过离散化的多普勒重复周期和多普勒幅度来构造一个过完备字典,然后通过稀疏贝叶斯推理进行解决.仿真结果验证了所提算法的有效性.

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来源
《第十四届全国雷达学术年会》||1-6|共6页
会议地点成都
作者
谢雷振; 康乐; 张群; 罗迎; 胡建;
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作者单位

中国电子学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类
关键词
群目标识别; 微多普勒; 参数估计; 贝叶斯压缩感知; 稀疏信号;

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