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Inverse synthetic aperture radar imaging based on sparse signal processing

Journal of Central South University 2011年第5期18卷 1609-1613页

作者：邹飞黎湘 Roberto Togneri Institute of Space Electronic Technology National University of Defense Technology School of Electrical Electronic and Computer EngineeringThe University of Western AustraliaTerthAustralia

Based on the measurement model of inverse synthetic aperture radar (ISAR) within a small aspect sector,an imaging method was presented with the application of sparse signal *** method can form higher resolution inverse synthetic aperture radar images from compensating incomplete measured data,and improves the clarity of the images and makes the feature structure much more clear,which is helpful for target *** simulation results indicate that this method can provide clear ISAR images with high contrast under complex motion case.

关键词： ISAR imaging sparse component analysis target recognition high resolution target image

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Estimating the mixing matrix by using less sparsity

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Progress in Natural Science:Materials International 2009年第8期19卷 1027-1031页

作者： Guoxu Zhou a, Zuyuan Yang a, Xiaoxin Liao b, Jinlong Zhanga a School of Electrics & Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China b Department of Control Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China School of Electrics & Information Engineering South China University of Technology Guangzhou 510641 China Department of Control Science and Engineering Huazhong University of Science and Technology Wuhan 430074 China

In this paper, the nonlinear projection and column masking (NPCM) algorithm is proposed to estimate the mixing matrix for blind source separation. It preserves the samples which are close to the interested direction while suppressing the rest. Compared with the existing approaches, NPCM works efficiently even if the sources are less sparse (i.e., they are not strictly sparse). Finally, we show that NPCM provides considerably accurate estimation of the mixing matrix by simulations.

关键词： sparse component analysis Blind source separation Particle swarm optimization

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