基于盲自适应KLT的蒸发波导压缩感知方法

摘要

蒸发波导既可促成微波通信、雷达等系统超视距工作,又可能造成异常盲区,因此获知蒸发波导的时空态势是夺取海上制电磁权的关键.若仅靠增大传感器布设密度提升感知分辨率,则费效比高且提升空间有限.压缩感知为从相对稀少的观测数据中获知蒸发波导态势提供了可能.本文提出盲自适应KLT(Karhunen-L0éve Transform)追踪算法,通过少量观测数据,充分挖掘蒸发波导的稀疏性,准确恢复出蒸发波导的分布.理论分析和实验表明,新方法总体性能优于基于DCT(Discrete Cosine Transform)和传统KLT的对照组性能,且新方法在节省九成采样资源的前提下,最终的重构结果能够达到重构信噪比30dB的水平,为海上长时间、大范围蒸发波导态势感知提供了压缩采集的基础.