基于降维稀疏重构的高效数据域STAP算法研究

沈明威; 王杰; 吴迪; 朱岱寅

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2014.11.024

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基于降维稀疏重构的高效数据域STAP算法研究

科研通信 | 更新时间：2025-07-16

- 基于降维稀疏重构的高效数据域STAP算法研究
- An Efficient Data Domain STAP Algorithm Based on Reduced-Dimension Sparse Reconstruction
- 电子学报 2014年42卷第11期页码：2286-2290
- 作者机构：
  
  1. 河海大学计算机与信息学院,江苏,南京,211100
  2. 南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏,南京,210016
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学青年基金 (No.61201459,No.61301212);江苏省自然科学青年基金 (No.BK2012408);国防基础科研 (No.B2520110008);江苏省六大人才高峰 (No.ZBZZ-009);中央高校科研业务费 (No.2012B6014);雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室基金 (No.PIMP-2013002)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2014.11.024
  中图分类号： TN958.92
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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沈明威, 王杰, 吴迪, 等. 基于降维稀疏重构的高效数据域STAP算法研究[J]. 电子学报, 2014,42(11):2286-2290.

SHEN Ming-wei, WANG Jie, WU Di, et al. An Efficient Data Domain STAP Algorithm Based on Reduced-Dimension Sparse Reconstruction[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(11): 2286-2290.
沈明威, 王杰, 吴迪, 等. 基于降维稀疏重构的高效数据域STAP算法研究[J]. 电子学报, 2014,42(11):2286-2290. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.11.024.

SHEN Ming-wei, WANG Jie, WU Di, et al. An Efficient Data Domain STAP Algorithm Based on Reduced-Dimension Sparse Reconstruction[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(11): 2286-2290. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.11.024.

摘要

本文基于信号稀疏重构技术

研究利用待检测样本直接进行动目标检测的高效空时自适应处理(STAP)方案.该方案对时域降维的阵元-多普勒域数据采用空域稀疏重构技术估计高分辨率角度-多普勒谱

进而基于稀疏空时谱研究知识辅助的动目标检测算法.理论分析和仿真实验结果表明:本文算法能有效抑制杂波实现慢动目标检测

且运算量小易于实时并行处理.

Abstract

An efficient direct data domain STAP scheme based on a sparse reconstruction of the primary data is presented to effectively detect ground moving targets.To reduce the computational complexity

the proposed method obtains the high resolution angle-Doppler spectrum by finding the sparsest coefficients using the reduced-dimension data in element-Doppler domain.Therefore

based on the distinct image features of clutter and targets signals

a knowledge-aided moving targets detection algorithm is also introduced.The effectiveness of the proposed approach is shown by both theoretical analysis and simulation results.This scheme is computationally efficient for real-time parallel processing.

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