国家自然科学基金(40901157)
- 作品数:6 被引量:57H指数:5
- 相关作者:王希勤孟华东李刚张颢孙珂更多>>
- 相关机构:清华大学西安电子工程研究所更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域:电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于时频原子特征的雷达辐射源信号识别方法被引量:13
- 2011年
- 提出了一种全新的基于时频原子特征的雷达辐射源信号识别方法.训练阶段,在过完备时频原子库的基础上,以类区分度为度量,提取少数最能区分不同类别信号的时频原子作为一组固定的特征;识别阶段,以原子和信号的内积的绝对值作为分类器的输入特征,采用有监督模糊自适应共振网络进行辐射源的自动识别.对5类典型雷达辐射源信号的实验结果表明,该方法大大减小了识别过程中特征提取的计算量,输入特征具有类内聚集性强、类间区分度大的特点,在信噪比大于3 dB时可以获得高的识别正确率.
- 王希勤刘婧瑶孟华东刘一民
- 关键词:雷达辐射源特征提取时频原子
- SAR图像压缩采样恢复的GPU并行实现被引量:8
- 2011年
- 压缩采样(CS)技术被尝试应用于合成孔径雷达(SAR)图像的压缩。然而,高分辨SAR图像数据量大,导致压缩采样后的恢复过程计算量大,传统的中央处理器(CPU)无法实时成像。为解决这一问题,该文在图形处理器(GPU)平台上设计了CS的并行方法,并实现了SAR图像压缩。实验结果表明,在保证SAR图像压缩性能的前提下,该文设计的GPU并行处理速度能够提高到CPU串行处理的8.8倍。
- 陈帅李刚张颢孟华东王希勤
- 基于稀疏恢复的直接数据域STAP算法被引量:7
- 2011年
- 在机载/星载雷达系统中,空时自适应处理(STAP)可有效抑制杂波并实现动目标检测。基于统计的STAP算法通过平稳的训练样本来估计检测单元内的杂波协方差矩阵,并设计相应的滤波器以提高检测单元的输出信杂比。但训练样本的平稳性在实际快变的杂波环境中无法保证,因而此类算法在实际非均匀杂波环境中性能较差。该文通过挖掘检测单元数据在角度-Doppler域上的稀疏性,提出一种新的直接数据域STAP算法。该算法通过稀疏恢复来获得检测单元的高分辨空时谱估计,有效地避免杂波旁瓣对目标检测的影响,进而实现不经过杂波抑制而直接运动目标检测的目的。同时由于不使用训练样本,可很好地避免训练样本内的非均匀性,该算法在实际非均匀杂波场景中有更广泛的应用前景。
- 孙珂张颢李刚孟华东王希勤
- 关键词:空时自适应处理直接数据域
- 基于杂波谱稀疏恢复的空时自适应处理被引量:23
- 2011年
- 在机载雷达体制中,空时自适应处理(STAP)可有效抑制杂波并完成动目标检测.但在实际杂波环境中,由于缺乏独立同分布的训练样本,传统STAP算法性能下降严重.针对这一问题,我们利用STAP体制下杂波在角度-多普勒域上的稀疏性,提出基于稀疏恢复的SR-STAP方法,可在少量训练样本下实现高分辨空时杂波谱及相应杂波协方差矩阵的估计.Mountaintop实际数据和仿真实验均表明,SR-STAP收敛速度更快,从而在实际杂波环境中获得更高的信杂噪比改善.
- 孙珂张颢李刚孟华东王希勤
- 关键词:空时自适应处理