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基于分布式压缩感知理论,提出了一种全极化逆合成孔径雷达超分辨成像算法,联合各极化通道进行超分辨处理.首先,建立全极化信号模型及超分辨字典,利用各极化通道信号的联合稀疏性将全极化超分辨成像建模为最小L2,1范数的优化问题,运用一种快速算法求解该优化问题.由于利用联合稀疏约束,多极化通道联合成像相比于单通道成像能够获得更好的超分辨性能和噪声抑制能力,最终有效提高图像极化融合的效果.同时,采用快速傅里叶变换操作提升了算法的运算效率.基于backhoe的仿真数据实验验证了该算法的优越性. 相似文献
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为了高效地设计出性能良好的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)雷达正交相位编码信号集,提出一种改进的Gerchberg-Saxton(GS)算法,将最小化信号集旁瓣能量的代价函数转化为适合求解的极小化问题;将原始GS算法扩展至多维,并改进其物面和频谱面的约束条件,以适应文中优化问题的求解;利用改进的GS算法迭代优化设计出信号集.仿真实验表明:该算法可以有效改善所得信号集的积分旁瓣和相关性能. 相似文献
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针对距离扩展目标的检测问题,提出一种自适应归一化匹配滤波(ANMF)、非线性映射和高阶互相关积累(HOCC)相结合的目标检测方法。首先将距离像按慢时间进行脉冲维划分,得到若干脉冲子区间,再对每个脉冲子区间进行自适应归一化匹配滤波,然后利用非线性函数对滤波的输出进行非线性映射处理,最后将非线性映射的输出进行高阶互相关积累,从而获得检测统计量。仿真实验结果表明,在检测概率为80%时,所述方法比传统 ANMF 方法所需的信杂比低1 dB 左右,性能较为优越。 相似文献
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