基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法

章涛; 钟伦珑; 来燃; 郭骏骋

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基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法

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杂波谱稀疏恢复空时自适应处理(STAP)是一种有效减少杂波样本数需求的机载雷达杂波抑制方法.然而,空时平面被离散地划分为若干个网格点来构建空时导向矢量字典,当字典在失配时,杂波脊不能准确落在预先离散化的网格点上,稀疏恢复STAP性能严重下降.提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法,首先利用二维泰勒级数建立空时动态字典模型,然后将字典失配误差作为待估超参数构建贝叶斯稀疏恢复模型,并利用失配误差估计值对空时导向矢量字典进行修正,最后利用修正后的空时导向矢量字典重构杂波协方差矩阵,进而计算杂波空时谱.实验证明,该方法能够有效提高字典失配情况下的杂波谱稀疏恢复精度,杂波抑制性能优于已有字典预先离散化的稀疏贝叶斯学习STAP方法.

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来源
《航空学报》 |2021年第6期|583-592|共10页
作者
章涛; 钟伦珑; 来燃; 郭骏骋;
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作者单位

中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津 300300;

中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津 300300;

中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津 300300;

中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津 300300;

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正文语种 chi
中图分类航空雷达;
关键词
机载阵列雷达; 空时自适应处理; 稀疏恢复; 字典失配; 稀疏贝叶斯学习;

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