喵ID：x6y5RV免责声明

Knowledge-aided STAP with sparse-recovery by exploiting spatio-temporal sparsity

利用时空稀疏性进行稀疏恢复的知识辅助 STAP

基本信息

DOI：
10.1049/iet-spr.2014.0255
发表时间：
2016-03
期刊：
Iet Signal Processing
影响因子：
1.7
通讯作者：
Rui Fa
中科院分区：
工程技术4区
文献类型：
--
作者： Zhaocheng Yang;Xiang Li;Hongqiang Wang;Rui Fa研究方向： -- MeSH主题词： --
关键词： --
来源链接：pubmed详情页地址

文献摘要

In this paper, novel knowledge-aided space-time adaptive processing (KA-STAP) algorithms using sparse representation/recovery (SR) techniques by exploiting the spatio-temporal sparsity are proposed to suppress the clutter for airborne pulsed Doppler radar
在本文中，通过利用时空稀疏性，提出了使用稀疏表示/恢复（SR）技术的新型知识辅助空时自适应处理（KA - STAP）算法，用于抑制机载脉冲多普勒雷达的杂波。
参考文献（43）
被引文献（44）
Nonlinear STAP processing
DOI：
10.1049/ecej:19990107
发表时间：
1999-02
期刊：
Electronics & Communication Engineering Journal
影响因子：
0
作者：
A. Farina;P. Lombardo;M. Pirri
通讯作者：
A. Farina;P. Lombardo;M. Pirri
On Clutter Sparsity Analysis in Space-Time Adaptive Processing Airborne Radar
空时自适应处理机载雷达杂波稀疏性分析
DOI：
10.1109/lgrs.2012.2236639
发表时间：
2013-09-01
期刊：
IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS
影响因子：
4.8
作者：
Yang, Zhaocheng;Li, Xiang;Jiang, Weidong
通讯作者：
Jiang, Weidong
Sparsity-aware space-time adaptive processing algorithms with L1-norm regularisation for airborne radar
DOI：
10.1049/iet-spr.2011.0254
发表时间：
2012-09
期刊：
IET Signal Process.
影响因子：
0
作者：
Zhaocheng Yang;R. D. Lamare;Xiang Li
通讯作者：
Zhaocheng Yang;R. D. Lamare;Xiang Li
How to use real-valued sparse recovery algorithms for complex-valued sparse recovery?
DOI：
10.5281/zenodo.52350
发表时间：
2012-10
期刊：
2012 Proceedings of the 20th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)
影响因子：
0
作者：
Arsalan Sharifnassab;M. Kharratzadeh;M. Babaie-zadeh;C. Jutten
通讯作者：
Arsalan Sharifnassab;M. Kharratzadeh;M. Babaie-zadeh;C. Jutten
Reduced-Rank STAP Algorithms using Joint Iterative Optimization of Filters
DOI：
10.1109/taes.2011.5937257
发表时间：
2011-07
期刊：
IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
影响因子：
4.4
作者：
Rui Fa;R. D. Lamare
通讯作者：
Rui Fa;R. D. Lamare

数据更新时间：{{ references.updateTime }}

关联基金

基于稀疏贝叶斯学习的稳健空时自适应处理研究
批准号：
61401478
批准年份：
2014
资助金额：
27.0
项目类别：
青年科学基金项目
Rui Fa
通讯地址:
--
所属机构:
--
电子邮件地址：
--
免责声明免责声明
1、猫眼课题宝专注于为科研工作者提供省时、高效的文献资源检索和预览服务；
2、网站中的文献信息均来自公开、合规、透明的互联网文献查询网站，可以通过页面中的“来源链接”跳转数据网站。
3、在猫眼课题宝点击“求助全文”按钮，发布文献应助需求时求助者需要支付50喵币作为应助成功后的答谢给应助者，发送到用助者账户中。若文献求助失败支付的50喵币将退还至求助者账户中。所支付的喵币仅作为答谢，而不是作为文献的“购买”费用，平台也不从中收取任何费用，
4、特别提醒用户通过求助获得的文献原文仅用户个人学习使用，不得用于商业用途，否则一切风险由用户本人承担；
5、本平台尊重知识产权，如果权利所有者认为平台内容侵犯了其合法权益，可以通过本平台提供的版权投诉渠道提出投诉。一经核实，我们将立即采取措施删除/下架/断链等措施。
我已知晓