一种基于交叉验证的稳健SL0目标参数提取算法

摘要：

利用雷达目标在空间的稀疏特性,研究了一种基于压缩感知的伪随机频率步进雷达( compressive sensing based pseudo-random step frequency radar,CS-PRSFR).首先,在分析CS-PRSFR目标回波的基础上,建立了目标参数提取模型；然后,针对在噪声统计特性未知时,传统稀疏信号重构算法无法适用的问题,提出一种基于交叉验证的稳健SL0 (robust SL0 based on cross validation,CV-RSL0)目标参数提取算法.CS-PRSFR由于其感知矩阵较强的非相关性,可获得更高的距离-速度联合分辨性能；该算法无需已知噪声统计特性,随着信噪比的提高,其目标参数提取性能能够快速逼近最佳估计的下限.仿真结果表明该方法的正确性和有效性.

关键词：伪随机频率步进雷达、压缩感知、交叉验证、稳健SL0算法

所属期刊栏目：34

分类号：TN958.6

资助基金：南京理工大学自主科研专项计划2010ZDJH05资助课题

在线出版日期：2012-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：64-68