Resumen

El perfil de alcance de alta resolución del radar ha atraído una atención considerable en el reconocimiento automático de objetivos por radar. En la práctica, el retorno del radar suele estar contaminado por el ruido, lo que provoca la distorsión del perfil y la degradación del rendimiento del reconocimiento. Para hacer frente a este problema, en este trabajo se propone un nuevo método de eliminación de ruido basado en la representación dispersa para eliminar el ruido aditivo blanco gaussiano. El retorno se describe de forma dispersa en el diccionario redundante de Fourier y el problema de denoising se describe como un modelo de representación dispersa. El nivel de ruido del retorno, que es crucial para el rendimiento de la eliminación de ruido, pero que a menudo se desconoce, se estima aplicando el método del subespacio a la matriz de correlación de la subsecuencia deslizante. El proceso de ventana deslizante permite estimar el nivel de ruido utilizando sólo una secuencia de observación, lo que no sólo garantiza la eficacia de la estimación, sino que también evita la influencia de la sensibilidad al desplazamiento temporal del perfil. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto puede mejorar eficazmente la relación señal-ruido del retorno, lo que permite obtener un perfil de alta calidad.

• Materias:Redes de telecomunicaciones Radiofrecuencia Radar Teoría de Antenas Dieléctricos
• Subjects:Telecommunications networks Radio frequency Radar Antenna theory Dielectrics
• Palabras claves:matriz de correlación de subsecuencia, reconocimiento automático de objetivos, estimación del nivel de ruido, retorno, degradación del rendimiento de reconocimiento, ruido de aditivos blancos, modelo de representación dispersa, perfil de rango de resolución, métodos novedosos de eliminación de ruido, atrajeron una atención considerable
• Keywords:subsequence correlation matrix, automatic target recognition, noise level estimation, return, recognition performance degradation, white additives noise, sparse representation model, resolution range profile, novel denoising methods, attracted considerable attention