| 基于变分模态分解和压缩感知的弱观测条件下雷达信号重构方法 |
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| 引用本文： | 刘方正,韩振中,曾瑞琪.基于变分模态分解和压缩感知的弱观测条件下雷达信号重构方法[J].电子与信息学报,2022,43(6):1644-1652. |
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| 作者姓名： | 刘方正 韩振中 曾瑞琪 |
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| 作者单位： | 国防科技大学电子对抗学院电子对抗信息处理重点实验室 合肥 230037 |
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| 摘 要： | 针对弱观测条件下雷达信号存在数据残损的问题,该文提出一种基于变分模态分解和压缩感知(VMD-CS)的雷达信号重构方法.首先通过变分模态分解对采样数据进行降解去噪处理,其次在压缩感知框架下构造观测矩阵、稀疏表示字典矩阵,然后基于正交追踪匹配(OMP)算法重构出稀疏表示向量.在此基础上利用离散余弦稀疏矩阵重构信号,实现对残损雷达信号的数据重构.在连续丢失数据和随机丢失数据两种情况下,对实际采集的线性调频(LFM)雷达信号进行仿真实验.实验结果表明:在数据连续丢失率不高于30％或随机丢失率不高于60％的情况下,该文方法能有效重构雷达信号,在时域、频域和瞬时频率上能够准确逼近原始信号.
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| 关 键 词： | 雷达信号重构 弱观测条件 变分模态分解 压缩感知 |
Damaged Radar Signal Reconstruction Method Based on Variational Mode Decomposition and Compressed Sensing |
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| LIU Fangzheng,HAN Zhenzhong,ZENG Ruiqi.Damaged Radar Signal Reconstruction Method Based on Variational Mode Decomposition and Compressed Sensing[J].Journal of Electronics & Information Technology,2022,43(6):1644-1652. |
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| Authors: | LIU Fangzheng HAN Zhenzhong ZENG Ruiqi |
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