用于干扰对消的稀疏约束卡尔曼滤波算法
郝治理
刘春生
周青松
1.国防科技大学电子对抗学院,合肥,2300372.国防科技大学电子对抗学院,合肥,2300373.国防科技大学电子对抗学院,合肥,230037
摘要：无人机等小型平台上千扰机的收发隔离问题是影响其收发同时工作的关键.对于动态稀疏系统来说,常规的卡尔曼滤波算法并未考虑干扰信号耦合路径的稀疏性,对路径衰减系数的辨识精度不够,导致隔离性能不佳.针对此问题,从KF算法的修正步出发,将其等效为一个凸问题,并在此基础上,增加对待估计参数的稀疏性约束,重新推导了算法的修正步,提出了一种稀疏约束的KF算法,充分利用了待辨识系统的先验信息,提高了估计参数的稀疏倾向性.理论分析和仿真结果表明,新算法能够有效适用于动态稀疏环境下的系统辨识,提高了KF算法对于动态稀疏系统的辨识精度,并且能够将干扰机的收发隔离度提高3～5dB,改善了干扰机的收发隔离性能.
关键词：干扰机收发隔离系统辨识卡尔曼滤波凸优化稀疏正则化
分类号：TN973.3(电子对抗（干扰及抗干扰）)
论文发表日期：2020-04-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 78-83,105 )
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