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Target detection using sparsity based deconvolution in passive bistatic radars [Pasif Bistatik Radarlarda Seyreklik Temellli Ters Evrişim Kullanilarak Hedef Tespiti]

机译:在被动双基地雷达中使用基于稀疏性反卷积的目标检测[在被动双基地雷达中使用稀疏逆卷积的目标检测]

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摘要

We introduce a sparsity based deconvolution scheme to improve the range resolution of passive bistatic radar (PBR) systems. The two-dimensional matched filter output of a PBR system is further analyzed as a deconvolution problem. The deconvolution algorithm is based on making projections onto hyperplanes representing the time delay of a target and the epigraph set of a convex cost function such as the l norm. The iterative algorithm is globally convergent because all constraint sets are closed and convex. Simulation results in a FM based PBR system are presented. The proposed method performs better than frequency domain deconvolution methods. © 2015 IEEE.
机译:我们介绍了一种基于稀疏性的反卷积方案,以提高无源双基地雷达(PBR)系统的距离分辨率。作为解卷积问题,PBR系统的二维匹配滤波器输出被进一步分析。反卷积算法是基于在表示目标的时间延迟的超平面上投影以及凸成本函数(例如l范数)的题集的投影集。迭代算法是全局收敛的,因为所有约束集都是封闭的和凸的。给出了基于FM的PBR系统的仿真结果。所提出的方法比频域反卷积方法表现更好。 ©2015 IEEE。

著录项

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 Turkish
  • 中图分类
  • 入库时间 2022-08-20 20:26:13

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