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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明属于雷达信号处理领域，具体涉及一种基于信号稀疏重构和局部网格细化的子带相参配准方法。本发明针对高速运动的目标，在系统误差的复杂背景下对子带失配情况进行细致建模，并通过信号的稀疏重构和局部网格细分的联合方法对失配因子进行求解。该方法不依赖于频带外推数据，也不依赖于极点求解结果，有效提升了失配因子的求解精度与抗噪性能。
主权项：1.基于信号稀疏重构和局部网格细化的子带相参配准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在两部雷达收到目标的回波后，对回波进行速度估计与补偿；步骤2：对子带回波进行GTD模型参数求解，得到目标散射中心的相关参数，相关参数包括GTD模型阶数，散射中心的散射强度、相对位置和几何类型；步骤3：利用得到的GTD模型参数建立回波信号的GTD模型，对两部雷达回波进行重采样和离散化处理后，得到子带间的失配模型，包括线性相位差、固定相位差和幅度差；步骤4：根据步骤2求解的GTD模型阶数，通过稀疏重构算法求解每个子带的稀疏表示；步骤5：利用多子带间的联合一维距离像的网格位置关系计算出初步线性相位因子估计值；步骤6：在获取的线性相位估计值附近设定搜索区间，并进行网格细分，在搜索区间内以高低频带的联合HRRP图像熵为目标函数，求解最佳匹配的线性相位因子；步骤7：利用得到的最优线性相位因子，对失配子带进行线性相位补偿，并以PCC为目标函数，在[-π,π]区间内求解最优固定相位因子；步骤8：利用得到的最优线性相位因子和最优固定相位因子，对失配子带进行线性相位补偿和固定相位补偿，并以ACC为目标函数，求解子带间的最优幅度差；步骤9：利用得到的最优线性相位因子、最优固定相位因子和最优幅度差对失配子带进行补偿，恢复子带的相关性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于信号稀疏重构和局部网格细化的子带相参配准方法
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