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摘要
该文提出了一种基于压缩感知的认知雷达跟踪方法,该方法将压缩感知理论引入到认知雷达跟踪的问题中。通过对回波信号的稀疏表示,完成稀疏变换矩阵和观测矩阵的设计,实现了降采样条件下量测信号的重构。在系统的接收端,考虑到传统的粒子滤波容易陷入局部最优,对粒子数目要求大等问题,采用了粒子群优化的粒子滤波来对目标状态进行实时估计。在系统的发射端,采用优化后验克拉美罗界(Posterior Cramer-Rao Bounds,PCRB)设计了雷达发射波形参数,降低了对目标跟踪精度的PCRB。仿真表明,相比于传统跟踪方法,该文所提跟踪方法不仅有效地减少了雷达的数据量,而且较大地提高了目标的跟踪性能。
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单位空军工程大学信息与导航学院; 复旦大学
