基于块稀疏贝叶斯学习的雷达目标压缩感知

摘要：

高速采样和传输是目前雷达系统面临的一个重要挑战。针对这一问题，该文提出一种利用信号块结构特性的雷达目标压缩感知方法。该方法采用一个简单的测量矩阵对信号进行采样，然后运用块稀疏贝叶斯学习算法恢复信号。经典的块稀疏贝叶斯学习算法适用于实信号，该文将其扩为可直接处理雷达信号的复数域稀疏贝叶斯算法。相对于现有压缩感知方法，该方法不仅具有更好的信号重构精度和鲁棒性，更重要的是其压缩测量矩阵形式简单、易于硬件实现。数值仿真实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：雷达信号处理、压缩感知雷达、块结构、压缩测量、稀疏重构

分类号：TN957.52

资助基金：Foundation Item:The New Century Excellent Talents Supporting Plan of Ministry Education NCET-11-0866

在线出版日期：2016-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：99-108