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基于雷达信号的稀疏表示

作　者: 张强
导　师: 陆锦辉
学　校: 南京理工大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 雷达信号奈奎斯特采样定理稀疏表示压缩感知
分类号: TN957.51
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 934次
引　用: 7次
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内容摘要

受奈奎斯特采样定理的约束,传统雷达在提高分辨率和满足实时性要求时,面临高采样率、快处理速度等问题的挑战。稀疏表示与压缩感知理论指出,稀疏信号可通过一组线性测量值重建得到原信号,在获得测量值时,采样率可低于奈奎斯特采样频率。本文就是围绕信号的稀疏表示与压缩感知理论展开的,整篇文章分为两部分。第一部分是研究信号的稀疏表示。首先是字典的构造,包括构造Gabor字典和匹配字典等;然后介绍两种稀疏分解算法,用这两种算法对信号进行稀疏分解,并验证其性能;最后构造一个简单的雷达回波模型,利用匹配追踪法对回波信号进行稀疏分解。论文的第二部分是有关压缩感知理论及其应用。论文首先介绍了压缩感知理论和重建算法。然后引入了稀疏表示与压缩感知理论的三个不同应用:A/I转换器,随机滤波,压缩感知与SAR成像,其本质都是为了降低信号的采样率,利用计算机仿真验证了稀疏表示与压缩感知理论的可行性。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-6
1 绪论  6-9
  1.1 引言  6-8
  1.2 本文的研究内容和组织结构  8-9
2 信号的稀疏分解  9-25
  2.1 字典的构造  9-11
    2.1.1 Gabor字典  9-10
    2.1.2 匹配字典  10-11
  2.2 信号稀疏分解  11-18
    2.2.1 匹配追踪  11-18
  2.3 雷达信号稀疏分解  18-24
    2.3.1 雷达工作原理  18-20
    2.3.2 线性调频信号  20-21
    2.3.3 仿真结果与分析  21-24
  2.4 本章小结  24-25
3 压缩感知  25-49
  3.1 压缩感知理论  25-27
  3.2 重构算法  27-29
    3.2.1 基追踪理论基础  27-28
    3.2.2 基追踪求解算法  28-29
  3.3 压缩感知应用  29-47
    3.3.1 A/I转换器  30-37
    3.3.2 基于随机滤波的雷达信号处理  37-42
    3.3.3 压缩感知与SAR成像  42-47
  3.4 本章小结  47-49
结论  49-50
致谢  50-51
参考文献  51-53

基于雷达信号的稀疏表示

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