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J-GLOBAL ID：201502266854839216   整理番号：14A1442016

圧縮センシングレーダ用のロバストなブラインドスパース標的パラメータ推定アルゴリズム【Powered by NICT】

A Robust Blind Sparsity Target Parameter Estimation Algorithm for Compressive Sensing Radar

著者 (5件)： Wang Chaoyu (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing) ,  Mei Mei (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing) ,  Zhu Xiaohua (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing) ,  He Yapeng (Inst. of Microwave Remote Sensing and Data Transmission, China Acad. of Space Technol., Xi’an) ,  Li Hongtao (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Nanjing)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 36  号： 4  ページ： 960-966  発行年： 2014年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 圧縮センシングレーダ(CSR)に対するセンシング行列と標的情報ベクトル間の不整合誤差の存在下でのレンジDopplerパラメータ推定の性能を高めるために,ロバストなブラインドスパース標的パラメータ推定アルゴリズムを提案した。はCSRシステムモデル不整合誤差を有する場合のレンジDoppler推定のための二次元スパースセンシングモデルを確立し,センシング行列(CSM)の最小化コヒーレンスに基づいて導出し波形最適化目的関数。システムセンシング行列を補正し,送信波形,システム不整合誤差と標的情報ベクトル反復を最適化することにより,レンジDopplerパラメータを推定するために採用されている新しいブラインドスパース性CSRアルゴリズム。伝統的なCSRアルゴリズムと比較して,提案した方法は,距離-Doppler推定誤差を低減し,CSRターゲット情報推定の精度とロバスト性を高める。提案した方法の妥当性を数値シミュレーションで実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *レーダ ,  ロバスト性 ,  反応後強度 ,  ベクトル ,  不整合 ,  *パラメータ推定 ,  システムモデル ,  コヒーレンス ,  最適化 ,  目的関数 ,  *ブラインド
準シソーラス用語： *圧縮センシング ,  *推定アルゴリズム ,  スパース性 ,  推定誤差 ,  数値シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 圧縮センシング ,  レーダ ,  ロバスト ,  ブラインド ,  標的 ,  パラメータ ,  推定アルゴリズム