基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法
针对传统迭代相邻互相关函数(ACCF)算法在低信噪比条件下对高速目标检测能力差的问题,提出了基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法.首先,通过两次ACCF操作对检测运动目标时出现的距离徙动和多普勒徙动进行有效校正;其次,使用加权核范数最小化方法对回波信号与噪声进行分离;最后,通过傅里叶变换实现对目标运动参数的估计并实现相参积累.实验结果表明:所提算法能够在低信噪比条件下恢复出淹没在噪声中的信号回波,有效提高传统ACCF算法的抗噪声性能.
高速目标、距离徙动、多普勒徙动、相邻互相关函数、加权核范数最小化
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TN957
2023-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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