【摘 要】
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多频带雷达信号融合处理利用从不同频段获取的目标在一维谱域呈稀疏分布的雷达观测数据,通过信号级相干融合来提高目标散射中心参数估计精度和一维距离像的分辨能力。传统谱
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多频带雷达信号融合处理利用从不同频段获取的目标在一维谱域呈稀疏分布的雷达观测数据,通过信号级相干融合来提高目标散射中心参数估计精度和一维距离像的分辨能力。传统谱估计类融合方法的性能都受限于模型阶数估计。而多频带的稀疏分布,破坏了观测系统矩阵的互相干性度量,从而使得基追踪(基于l_1范数的稀疏表示)方法的全局最优解可能并不等于信号的真实稀疏表示。本文在GTD散射模型的基础上,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的融合方法,既避免了阶数估计,又克服了基追踪方法的缺陷。实验结果也表明了此方法的优越性。
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