稀疏贝叶斯字典学习空时机动目标参数估计算法.docx

【文章概述】 本文主要探讨了如何利用稀疏贝叶斯字典学习来解决空时机动目标参数估计中的字典失配问题。机载雷达在探测地面目标时，由于平台运动和地杂波的影响，需要使用空时自适应处理（STAP）技术来抑制地杂波并增强目标信号。对于机动目标的跟踪，特别是参数如速度和加速度的估计，是雷达信号处理的关键挑战。传统方法，如时频分析，虽在脉冲数量较多时能取得较好效果，但在脉冲数量有限的情况下，稀疏恢复理论提供了更高效的解决方案。 【稀疏恢复与字典失配】 稀疏恢复理论允许在少量脉冲下精确恢复稀疏信号。然而，机动目标的回波信号被表示为特定参数（如加速度和速度）的基向量下的稀疏表示，这种基向量集合称为字典。由于字典通常是离散的，导致实际连续的参数与离散字典之间存在失配问题，这会影响参数估计的准确性。增加字典密度可以减少失配，但也可能导致基向量相关性增强，进而降低稀疏恢复性能。 【本文提出的解决方案】 为了解决这个问题，本文提出了一种基于稀疏贝叶斯字典学习的空时机动目标参数估计方法。该方法首先利用目标方位信息对多个阵元数据进行补偿，构建联合稀疏恢复数据。接着，通过双线性相位变换分离加速度和速度项。然后，使用泰勒级数分别构建动态字典来对应加速度和速度参数。关键创新在于将参数失配误差视为待估的超参数，纳入到贝叶斯稀疏恢复模型中。这样，不仅可以得到机动目标的加速度和速度参数估计，还能同时估计出字典失配误差，从而提高参数估计的准确性和鲁棒性。 【信号模型】 文章介绍了适用于正侧视均匀线阵机载雷达的信号模型。在每个相干处理周期内，雷达发射多个脉冲，目标回波被分解为目标分量、杂波分量和噪声分量。目标分量可以用线性调频信号模型表示，其中包含了目标的相关参数。通过稀疏贝叶斯字典学习，可以更好地估计这些参数，克服字典失配带来的影响。 【总结】 本文提出的方法通过引入稀疏贝叶斯字典学习，解决了机动目标参数估计中的字典失配问题，提高了参数估计的精度和效率，对于机载雷达的机动目标跟踪有着重要的理论和应用价值。这一方法融合了空时自适应处理、稀疏恢复理论和贝叶斯学习，为雷达信号处理提供了一个新的、更有效的工具。