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文檔簡介
1、雷達(dá)散射中心提取是雷達(dá)自動目標(biāo)識別領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)性問題。散射中心提取的精度和效率直接影響著目標(biāo)識別的精度和效率。因此,研究雷達(dá)目標(biāo)散射中心提取技術(shù)成為目標(biāo)識別等領(lǐng)域的重要問題之一。
為了得到可靠的散射數(shù)據(jù),本文采用了基于積分方程的數(shù)值方法求解電磁散射問題。同時,將信息論中的壓縮感知技術(shù)應(yīng)用于單站散射快速計算,為雷達(dá)散射中心提取提供高效,準(zhǔn)確的散射數(shù)據(jù)。
論文深入研究了組合激勵方法,通過有限個組合激勵入射的方法,有效地
2、壓縮了單站的入射角度個數(shù),加速單站計算速度。多層快速多極子方法加速了迭代求解中的矩矢相乘,將復(fù)雜度從 O(N2)降低到 O(NlogN),而壓縮感知技術(shù)可以通過有限個組合激勵入射,通過得到的解重構(gòu)出原始電磁散射問題的解。所以,采用多層快速多極子方法與壓縮感知結(jié)合,使得電大目標(biāo)多角度入射的單站問題得到了有效地解決。組合激勵的方法可以降低單站的入射角度個數(shù),為進(jìn)一步降低壓縮感知的復(fù)雜度,本文采用了特征基函數(shù)技術(shù),減少了基函數(shù)數(shù)目,提升了計算
3、效率。組合激勵方法也成功用于特征基函數(shù)的構(gòu)造,用以加速特征基函數(shù)的構(gòu)造。論文還提出了將壓縮感知與高階矩量法相結(jié)合,來解決電大目標(biāo)單站散射的快速計算。采用傳統(tǒng)的RWG基函數(shù),或是CRWG基函數(shù),一般選取1/10波長至1/8波長,高階矩量法是在大的剖分貼片上通過高階矢量基函數(shù)模擬實際電流,最大的剖分尺寸可以達(dá)到RWG基函數(shù)剖分尺寸的3倍,從而大大降低未知量數(shù)目,再通過壓縮感知技術(shù)降低單站的入射平面波的數(shù)目。這樣,本文將壓縮感知技術(shù)與高階矩量
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