【摘 要】
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传统宽带雷达信号参数估计方法中存在精度不够,处理速度慢等问题。为了实现对宽带雷达信号参数的精确快速估计,解决精确重构宽带调频信号的大规模优化问题,本文基于凸优化分
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传统宽带雷达信号参数估计方法中存在精度不够,处理速度慢等问题。为了实现对宽带雷达信号参数的精确快速估计,解决精确重构宽带调频信号的大规模优化问题,本文基于凸优化分布式算法提出了多种宽带雷达信号参数估计方法,本文的主要工作和创新为:一、针对传统宽带调频信号参数估计方法精度不足的问题,基于凸优化基追踪算法提出了基于两种不同字典的参数估计方法。针对非线性调频信号参数估计问题,提出了加权多窗口字典,解决了固定窗口宽度无法提高时频分析分辨率的缺点,提高了对非线性调频信号的参数估计精度。针对线性调频信号则利用四参数Chirplet字典对线性调频信号进行拟合,仿真结果表明算法可以实现高精度的信号重构。二、针对传统宽带线性调频信号参数估计速度较慢的缺点,提出了三种基于交替方向乘子法的估计方法。分别利用组稀疏Group Lasso模型、BP基追踪模型、原子范数软阈值模型进行了参数估计问题的建模,通过交替方向乘子法对三种模型的问题结构进行了分解和优化,利用交替方向更新实现了对线性调频信号的快速重构和参数估计。三、针对多分量线性调频信号的参数估计问题,提出了基于流形聚类的参数估计方法,首先利用GL-ADMM算法进行了信号的重构和降噪,然后利用重排平滑伪WV分布的方法获得时频分布。针对时频分布结果分别利用谱曲率聚类和曲率约束路径聚类两种方法进行了信号的分离和参数估计,仿真表明流形聚类算法能实现对多分量调频信号的分离和参数估计。
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