摘要：傳統的方法在對信號進行處理時，需要滿足奈奎斯特采樣定理。但是隨著信息量的提高以及對系統分辨率的高要求，使得系統的帶寬不斷增大，導致產生的數據量越來越大，影響了雷達系統的檢測性能。由于目標相對背景的稀疏性使得壓縮感知能夠運用到雷達系統中，降低了計算的復雜度。壓縮感知雷達（CSR）的探測問題成為雷達研究領域的一大熱點。由于存在噪聲使得壓縮感知雷達的探測性能在信噪比比較低時就會受到極大的影響，甚至會失效。然而，在實際的應用中，信噪比通常非常低，因此采用了基于多普勒濾波觀測矩陣和脈沖積累觀測矩陣的一種低信噪比情況下的目標估計方法來增強CSR的檢測性能。通過采用設計觀測矩陣來減少數據量，使得在低信噪比下，壓縮感知雷達的探測性能得到明顯的提高。

關鍵詞：觀測矩陣  壓縮感知雷達  脈沖積累  重構算法

目錄

摘要

Abstract

第一章 緒論-1

1.1課題研究的背景及意義-1

1.2目前的研究現狀-1

1.3課題研究的主要內容及實現方法-2

1.4論文的整體框架-2

第二章 壓縮感知理論及常見算法介紹-3

2.1 壓縮感知的基本理論-3

2.1.1 壓縮感知理論的提出-3

2.1.2 壓縮感知的基本理論-3

2.2 壓縮感知理論三大模塊-4

2.2.1 信號的稀疏表示-4

2.2.2 觀測矩陣的設計-5

2.2.3 稀疏優化重構算法-5

2.3常見算法介紹-6

2.3.1 OMP算法-6

2.3.2 CoSaMP算法-7

2.4 壓縮感知理論的應用-8

第三章 壓縮感知雷達模型-10

3.1 回波信號的稀疏表示模型-10

3.2 壓縮采樣方法-11

第四章 針對低信噪比下目標探測的觀測矩陣設計-14

4.1多普勒濾波觀測矩陣-15

4.2 脈沖積累觀測矩陣-16

4.3實驗仿真-17

第五章 課題總結-20

參考文獻-21

致謝-22