大斜视角下空时编码成像算法

空时编码可以有效地消除多发多收雷达的自相关干扰,但是传统的空时编码合成孔径成像算法无法精确校正其距离方位耦合,因此限制了其在大斜视角情况下的数据处理能力。为避免以上缺陷,将空时编码方案与ωK算法相结合,在空时解码处理中引入新的解码矩阵来完成一致聚焦,利用Stolt映射完成补余聚焦,对距离方位耦合进行精确地校正。理论分析和仿真结果表明:该方法能够在大斜视角情况下实现目标的高质量成像,并有效地消除了互相关干扰。     

基于稀疏表示的数字调制模式识别

通过分析稀疏表示在模式识别应用的基础上,提出了一种基于稀疏表示的特征提取方法。该方法首先引入主成分分析对新的样本进行降维,然后利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过范数最优化求解测试样本的稀疏系数,根据稀疏系数的分布提取特征值。最后利用支持向量机分类器进行信号的分类识别。并在求解最小范数优化问题中,提出一种通用的解决方案,利用粒子群算法确定最优惩罚系数。新方法提取的特征值经计算机仿真研究证明,该算法具有较好的有效性和一定的工程应用性。