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该文针对现有穿墙雷达建筑物布局成像中扩展目标稀疏成像方法未能有效利用墙体反射信号的结构稀疏性，导致成像中出现墙体不连贯和墙体轮廓不明显的问题，提出一种利用稀疏信号块间耦合的建筑物布局成像方法。该方法在块稀疏信号特性的高斯分层先验模型的基础上，利用块间耦合系数进一步表征场景中墙体反射信号的结构稀疏性，然后将其引入到控制稀疏信号先验概率分布的超参数中，从而把稀疏信号的结构性转化为超参数的耦合关系，最后...
提高雷达HRRP目标识别和拒判性能的核学习算法
高分辨距离像 多模分布 支持向量域描述
2009/10/21
雷达高分辨距离像(HRRP)数据具有明显的多模分布特性．在雷达HRRP识别和拒判中，采用单个高斯核很难准确地描述HRRP数据的多模分布．针对该问题，将单个高斯核扩展到多个高斯核线性组合的形式，并将该组合形式应用到支持向量域描述(SVDD)中来处理识别和拒判问题．根据对组合系数自由度的不同限制，扩展后的多核支持向量域描述(Multi-kernel SVDD)方法可以分别表述为不同的凸优化形式:二阶锥...
认知雷达中基于Q学习的自适应波形选择算法
波形选择 Q学习 空间划分 认知雷达
2013/8/13
自适应波形选择器是认知雷达中智能发射器的重要组成部分。有效的波形选择能够在不同的环境下选择发射最优的波形序列，从而以更高的精度追踪目标。针对雷达目标转移概率未知这一特点,把自适应波形选择问题建模为随机动态规划模型，提出应用Q学习的方法来解决这个问题。仿真结果说明,该算法接近于最优波形选择方案，并且状态估计的不确定性低于固定波形。