[发明专利]基于稀疏贝叶斯学习的微动目标高分辨时频图重构方法有效

专利信息
申请号: 201911412455.3 申请日: 2019-12-31
公开(公告)号: CN111025257B 公开(公告)日: 2023-03-10
发明(设计)人: 白雪茹;惠叶;刘思琪;周峰 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G01S7/41 分类号: G01S7/41
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 王品华
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的微动目标时频图重构方法,主要解决现有技术在低信噪比环境下难以获得微动目标高分辨时频图的问题。其实现方案为:1)获取微动目标的雷达回波信号向量s;2)构建傅里叶字典F;3)从雷达回波信号向量s中获取其每个时间窗内的回波信号si,并获取从傅里叶字典F中抽取的每个时间窗对应列构成的字典Fi,利用字典Fi对回波信号si进行建模;4)对每个时间窗内的信号si及每个时间窗内的时频分布fi引入稀疏先验;5)基于3)构建的模型及4)中的先验,求解每个时间窗内的时频分布fi并进行拼接,得到微动目标的时频图重构结果。本发明能在低信噪比下获得弹道目标、微动目标聚焦良好的时频图,可用于复杂环境微动特征提取与识别。
搜索关键词: 基于 稀疏 贝叶斯 学习 微动 目标 分辨 时频图重构 方法
【主权项】:
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