高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于复高斯模型的样本缺失窄带雷达信号重构算法

王宝帅 杜兰 和华 刘宏伟

王宝帅, 杜兰, 和华, 刘宏伟. 基于复高斯模型的样本缺失窄带雷达信号重构算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(5): 1065-1070. doi: 10.11999/JEIT141041
引用本文: 王宝帅, 杜兰, 和华, 刘宏伟. 基于复高斯模型的样本缺失窄带雷达信号重构算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(5): 1065-1070. doi: 10.11999/JEIT141041
Wang Bao-Shuai, Du Lan, He Hua, Liu Hong-Wei. Reconstruction Method for Narrow-band Radar Returns withMissing Samples Based on Complex Gaussian Model[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(5): 1065-1070. doi: 10.11999/JEIT141041
Citation: Wang Bao-Shuai, Du Lan, He Hua, Liu Hong-Wei. Reconstruction Method for Narrow-band Radar Returns withMissing Samples Based on Complex Gaussian Model[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(5): 1065-1070. doi: 10.11999/JEIT141041

基于复高斯模型的样本缺失窄带雷达信号重构算法

doi: 10.11999/JEIT141041
基金项目: 

国家自然科学基金(61271024, 61201296, 61322103)和全国优秀博士学位论文作者专项资金(FANEDD-201156)资助课题

Reconstruction Method for Narrow-band Radar Returns withMissing Samples Based on Complex Gaussian Model

  • 摘要: 该文提出一种针对窄带雷达信号存在样本缺失情况下的信号重构算法。由于窄带雷达体制下,目标回波近似服从复高斯分布。在这一前提下,首先建立描述样本缺失观测信号与未知完整信号间关系的概率模型,然后根据贝叶斯准则推导出在给定样本缺失观测信号条件下完整信号的后验分布,最后利用期望最大(Expectation Maximization, EM)算法得到模型中参数的最大似然估计,进而得到完整信号的重构。该方法的优势是只需利用样本缺失观测信号就可以重构出未知的完整信号,除了复高斯分布的假设,不需要其他任何样本信息和先验假设帮助参数学习。基于实测数据的实验结果和与现有算法的比较结果表明该方法能够获得较好的重构性能。
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  1469
  • HTML全文浏览量:  201
  • PDF下载量:  619
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2014-08-04
  • 修回日期:  2015-01-05
  • 刊出日期:  2015-05-19

目录

    /

    返回文章
    返回