關鍵詞：稀疏字典學習 海雜波抑制 信號重構 微弱動目標檢測 

摘要：針對強海雜波背景下微弱動目標信號提取困難、雷達檢測性能差的問題,在稀疏表示理論的基礎上,提出利用字典學習算〖JP2〗法抑制海雜波、重構目標信號。該算法通過K類奇異值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法學習海雜波和目標的稀疏域主成分特征,得到相應的學習字典,抑制海雜波并對目標信號稀疏重建,解決了以往固定字典與高海況下雷達回波匹配度低、目標信號提取效果差的問題;并通過算法參數的分析和優化,進一步提高了算法性能和工程實用性。基于實測數據的實驗結果表明,相比傳統檢測方法,所提算法能夠有效檢測高海況下微弱動目標,顯著提升檢測性能。

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