基于稀疏表示的雷达信号级融合识别算法提升性能

本文主要探讨了一种创新的雷达辐射源信号级融合识别算法，其核心在于解决现有融合识别方法在信息完备性和节点通信数据量之间存在的矛盾。传统的融合识别技术往往难以在减少数据传输负担的同时保持识别性能，而基于稀疏表示的策略则提供了一个可能的解决方案。 该算法首先将接收到的雷达信号通过稀疏表示技术进行处理。在稀疏表示中，信号被有效地重构为一个由少数非零元素构成的向量，即信号在稀疏域中的表示，这大大减少了原始数据的维度和通信数据量。在稀疏域中完成融合，意味着仅需传输和处理关键的非零系数，从而降低了对网络带宽的需求。 通过压缩和融合，该算法能够在保持信号关键特征的同时，降低冗余信息，提高了通信效率。识别过程则是基于融合后的稀疏系数，这些系数包含了关于辐射源的重要特征信息，有助于提高信号识别的准确性和鲁棒性。 相比于传统的单一传感器识别和决策级融合，该方法在实验仿真中显示出显著的优势。它能够更有效地利用有限的通信资源，提升信号识别性能，特别是在复杂环境中，如多目标、多类型辐射源的识别场景中，具有更高的实用性。 本文提出的方法创新性地结合了稀疏表示理论与信号级融合，实现了高效的数据融合和信号识别，对于提升雷达系统的实时性和可靠性具有重要的理论和实际价值。同时，这也为其他领域的信号处理，特别是那些对通信效率和信息完整性的要求较高的应用提供了新的思考角度和实践策略。