一种复域压缩感知目标方位估计方法
A Target Azimuth Estimation Method Based on Complex Domain Compressed Sensing
- 电子学报 2021年49卷第11期 页码：2117-2123
- 作者机构：
1.中国科学院声学研究所，北京100190
2.中国科学院大学，北京 100049
3.哈尔滨工程大学水声工程学院, 黑龙江哈尔滨 150001
4.沈阳辽海装备有限责任公司，辽宁沈阳 110003
- 作者简介：
[ "郑恩明 男，1985年8月出生，河南省周口人.副研究员.2009年和2014年分别在哈尔滨工程大学、中国科学院大学获工学学士和工学博士学位，其后在中国科学院声学研究所从事阵列信号处理、水下目标检测与定位方面等研究工作.E‑mail:zhengembj@163.com" ]
陈新华 男，1978年7月出生，江苏省泰州人.研究员、博士生导师.1999年和2004年在哈尔滨工程大学获工学学士和工学博士学位.现为中国科学院声学研究所水声工程中心实验室副主任，主要从事水声信号处理、水声工程、水下目标检测与定位等方面研究.
- 基金信息：武器装备预先研究项目(3020201030701)
DOI：10.12263/DZXB.20200983
中图分类号： TB566;收稿：2020-09-06，
修回：2021-01-23，
纸质出版：2021-11-25
- 稿件说明：
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郑恩明,陈新华,周权斌等.一种复域压缩感知目标方位估计方法[J].电子学报,2021,49(11):2117-2123.
ZHENG En-ming,CHEN Xin-hua,ZHOU Quan-bin,et al.A Target Azimuth Estimation Method Based on Complex Domain Compressed Sensing[J].ACTA ELECTRONICA SINICA,2021,49(11):2117-2123.
郑恩明,陈新华,周权斌等.一种复域压缩感知目标方位估计方法[J].电子学报,2021,49(11):2117-2123. DOI： 10.12263/DZXB.20200983.
ZHENG En-ming,CHEN Xin-hua,ZHOU Quan-bin,et al.A Target Azimuth Estimation Method Based on Complex Domain Compressed Sensing[J].ACTA ELECTRONICA SINICA,2021,49(11):2117-2123. DOI： 10.12263/DZXB.20200983.
摘要
针对频域压缩感知目标方位估计方法的性能退化问题，本文通过对线列阵接收信号进行复解析变换，按预估方位在复域对各阵元信号进行时延补偿、相关和累积处理，构建复域感知矩阵和测量值，采用复域压缩感知方法实现空间谱合成和目标方位估计.数值仿真和实测数据处理结果表明，在同一检测概率下，相比频域压缩感知方法，该方法对输入信噪比的最低要求得到近10lg
M
dB（
M
为通道数）的降低，提升了对弱目标的检测能力.
Abstract
For the performance degradation problem of target azimuth estimation method based on frequency domain compressed sensing
the complex domain signal was obtained via complex analytical transformation of the array pickup data
and the complex domain sensing matrix and measured value were constructed after the time delay compensating
correlation and accumulation processing of each channel data. Then
the spatial spectrum was synthesized through the compressed sensing method in complex domain
and the target azimuth estimation value was obtained. The processing results of numerical simulation and measured data show that
for the same detection probability and compared with frequency domain compressed sensing
the demand of input signal to noise ratio of this method was reduced by nearly 10lg
M
dB (
M
is the channel number of array)
and the ability of weak target detection was enhanced.
关键词
Keywords
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