参数化稀疏表征在雷达探测中的应用
稀疏信号处理已经在雷达目标探测领域得到应用，并获得了优于传统方法的探测性能。然而，雷达目标探测过程中往往存在目标运动、雷达轨迹误差等未知因素，这导致预先设计的字典矩阵无法实现雷达信号的最优稀疏表征。该文将介绍字典学习的一个分支—参数化稀疏表征，该方法通过构建参数化的字典矩阵，实现了对雷达探测过程中未知参数的动态学习和雷达信号的最优稀疏表征。该文还将介绍参数化稀疏表征在逆合成孔径雷达成像、合成孔径雷达自聚焦、基于微多普勒的目标识别等若干雷达探测问题中的应用。
稀疏信号处理、雷达探测、字典学习
TN95
国家自然科学基金61422110,41271011;万人计划“青年拔尖人才”支持项目，清华大学自主科研项目，清华信息科学与技术国家实验室筹拔尖人才支持计划项目Foundation Items:The National Natural Science Foundation of China61422110,41271011;The National Ten Thousand Talent Program-Young Top-Notch Talent Program, The Tsinghua University Initiative Scientific Research Program, The Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology TNList Program
2016-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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