基于稀疏贝叶斯学习的拖曳线列阵空间谱估计

论文摘要

针对常规拖曳线列阵目标方位估计中存在的左右舷模糊问题,提出了联合多个时刻机动拖曳线列阵信号模型的稀疏贝叶斯学习空间谱重构估计方法。首先,建立了机动拖曳线列阵的阵元域信号超完备稀疏表示模型;然后,根据稀疏贝叶斯学习原理将目标的空间角度稀疏特性通过信号双层先验假设进行隐性描述;最后,对目标空间谱的变化过程采用隐马尔可夫模型进行描述,并将空间谱连续慢变的客观规律应用到目标信号超参数的概率密度计算中,构建基于多个时刻阵列信号模型的空间谱稀疏重构模型。计算机仿真研究和海试数据验证结果表明:所提方法在拖曳线列阵机动条件下,能够有效抑制固有的左右舷模糊,同时具有更好的重构精度,从而实现拖曳线列阵空间谱的优效估计。

论文目录

• 0 引言
• 1 拖曳线列阵信号稀疏模型
• 2 方法原理
•   2.1 稀疏贝叶斯学习原理
•   2.2 多模型联合稀疏贝叶斯学习空间谱估计
• 3 仿真分析
• 4 海试数据验证
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 袁骏,肖卉,蔡志明,奚畅

关键词: 拖曳线列阵,空间谱估计,稀疏贝叶斯学习,目标左右舷模糊,期望最大化

来源: 系统工程与电子技术 2019年06期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 武器工业与军事技术,船舶工业

单位: 海军工程大学电子工程学院,空军预警学院预警技术系

基金: 大学科研发展基金(425517K175)资助课题

分类号: U674.7

页码: 1202-1209

总页数: 8

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