独立成分分析を用いた超分解能レーダパルス圧縮法

摘要

The ICA(Independent Component Analysis) using the statistical independence of the multiple source signals offers a promising solution for a blind source separation. It has been reported that this technique is applicable to the separation of the detemination signals such as sinusoidal waves with different frequencies. This paper proposes a novel pulse compression algorithm based on the multiple sinusoidal waves separation, which corresponds to the range discrimination of the strongly interfered radar pulses. The result of numerical simulation proves that the proposed method achieves a higher range resolution than that of the conventional techniques, including FFT-MUSIC algorithm, especially for lower SNR situations.%ブラインド信号源分離法として，源信号の統計的独立性を利用した独立成分分析が注目されている．同分離法は，統計的独立を満たさない正弦波のような確定的信号の分離にも有効である．本稿では，独立成分分析に基づく複素正弦波分離を周波数領域で行うことにより，信号帯域で制限される従来の距離分解能を超えるパルス圧縮技術を提案する．数値計算により，従来の相関処理の分解能を超えることを示し，かつ低SNR 環境下では周波数領域MUSIC法よりも提案手法が分離性能に優れることを示す．