首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 信息科技 > 電信技術(shù) > 電訊技術(shù) > 墻體參數(shù)模糊下穿墻雷達(dá)運(yùn)動目標(biāo)成像 【正文】
墻體參數(shù)模糊下穿墻雷達(dá)運(yùn)動目標(biāo)成像
孫延鵬; 陳莉; 屈樂樂 沈陽航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院; 沈陽110136
- 穿墻雷達(dá)
- 運(yùn)動目標(biāo)成像
- 多徑效應(yīng)
- 粒子群優(yōu)化
- 塊正交匹配追蹤
摘要：針對墻參數(shù)模糊條件下運(yùn)動目標(biāo)成像速度慢、墻參數(shù)重建精度差等問題,提出了一種改進(jìn)擬牛頓-粒子群優(yōu)化(Limited Broyden Fletcher Goldfarb Shanno-Particle Swarm Optimization,LBFGS-PSO)算法,建立了LBFGS-PSO算法模型,解決了傳統(tǒng)擬牛頓算法和粒子群算法計(jì)算速度慢、誤差較大等問題。該算法與塊正交匹配追蹤(Block Orthogonal Matching Pursuit,BOMP)算法相結(jié)合不僅可以精確重建邊墻位置,還能夠準(zhǔn)確地重建多徑效應(yīng)環(huán)境中的運(yùn)動目標(biāo)和靜止目標(biāo),算法的計(jì)算速度和精度得到了一定程度的提高。仿真結(jié)果和數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證了所提方法的性能。
- 穿墻雷達(dá)
- 運(yùn)動目標(biāo)成像
- 多徑效應(yīng)
- 粒子群優(yōu)化
- 塊正交匹配追蹤
摘要：針對墻參數(shù)模糊條件下運(yùn)動目標(biāo)成像速度慢、墻參數(shù)重建精度差等問題,提出了一種改進(jìn)擬牛頓-粒子群優(yōu)化(Limited Broyden Fletcher Goldfarb Shanno-Particle Swarm Optimization,LBFGS-PSO)算法,建立了LBFGS-PSO算法模型,解決了傳統(tǒng)擬牛頓算法和粒子群算法計(jì)算速度慢、誤差較大等問題。該算法與塊正交匹配追蹤(Block Orthogonal Matching Pursuit,BOMP)算法相結(jié)合不僅可以精確重建邊墻位置,還能夠準(zhǔn)確地重建多徑效應(yīng)環(huán)境中的運(yùn)動目標(biāo)和靜止目標(biāo),算法的計(jì)算速度和精度得到了一定程度的提高。仿真結(jié)果和數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證了所提方法的性能。
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電訊技術(shù)
- 預(yù)計(jì)1-3個(gè)月 預(yù)計(jì)審稿周期
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- 科技 快捷分類
- 月刊 出版周期
主管單位：中國電子科技集團(tuán)公司;主辦單位：中國西南電子技術(shù)研究所
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