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SAR微动信息能够反映出目标的属性信息,其微动图像可作为雷达目标识别的一种重要手段。基于SAR微动目标回波的稀疏特性,建立了在过完备词典下的稀疏表示模型,提出一种新的稀疏贝叶斯重构方法——方差成分扩张压缩,该方法仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,拥有更少的参数。仿真结果表明,方差成分扩张压缩方法能较精确地估计出SAR目标微动参数,同时能够获得低信噪比条件下较好的微动目标像。 相似文献
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提出一种快速的稀疏信号重构算法,通过定义一个连续可微函数近似l0范数,采用最小化l0范数的方法实现对稀疏源信号的估计.该算法的特点是实现简单,速度快.采用人工生成的信号将算法与通过l1范数最小化的快速稀疏信号重构算法和OMP算法进行了比较.最后,将该算法用于实际信号的欠定盲源分离.仿真实验表明,算法在保证信号分离性能的前提下大幅度提高了算法的运行速度. 相似文献
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提出了一种新的用于未知数量稀疏源盲分离的统一方法。为了改善聚类分离的精度,该方法选取混合空间中半径给定的、中心位于原点的超球面以外的所有数据点,然后将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上以得到集合Cy。由此,原来的聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象几乎消失。随后,先通过关于Cy的聚类分离来估计混合矩阵,再根据混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的。计算机仿真结果验证了该方法对具有不同程度稀疏性源的有效性。当源充分稀疏时,重构信噪比大约是300 dB。因此,该方法精确、便利。 相似文献
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研究了用自适应波束形成技术实现不规则阵列的方向图综合问题,改进了应用于方向图综合的迭代线性约束最小二乘方法,改进后的算法提高了数值稳定性和对随机稀疏阵的适应性。对特定的阵列如果指定的理想方向图无法达到,该算法可以获得最好的逼近。仿真结果验证了算法的性能。 相似文献
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围绕天线阵增益、波束宽度、指向和副瓣电平等指标,分析了幅相误差、阵元失效对稀疏阵列天线性能的影响。应用概率统计原理,导出了具有幅相误差、阵元失效时稀疏阵天线阵增益损失、波束宽度、指向、副瓣电平的估计公式、并得出一些有益结论。 相似文献
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针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。 相似文献
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