關(guān)鍵詞:稀疏字典學習 海雜波抑制 信號重構(gòu) 微弱動目標檢測
摘要:針對強海雜波背景下微弱動目標信號提取困難、雷達檢測性能差的問題,在稀疏表示理論的基礎(chǔ)上,提出利用字典學習算〖JP2〗法抑制海雜波、重構(gòu)目標信號。該算法通過K類奇異值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法學習海雜波和目標的稀疏域主成分特征,得到相應的學習字典,抑制海雜波并對目標信號稀疏重建,解決了以往固定字典與高海況下雷達回波匹配度低、目標信號提取效果差的問題;并通過算法參數(shù)的分析和優(yōu)化,進一步提高了算法性能和工程實用性。基于實測數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)檢測方法,所提算法能夠有效檢測高海況下微弱動目標,顯著提升檢測性能。
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