MATLAB实现的雷达信号稀疏分解匹配追踪系统

资 源 简 介

本项目基于匹配追蹤算法，利用MATLAB开发了一套雷达信号稀疏分解系统。通过构建超完备字典提取信号关键特征，支持预处理、稀疏分解和可视化分析。

详 情 说 明

基于匹配追踪（Matching Pursuit）的雷达信号稀疏分解系统

项目介绍

本项目实现了一个基于匹配追踪（Matching Pursuit, MP）算法的雷达信号稀疏分解系统。系统能够将复杂的雷达信号（如线性调频信号、脉冲压缩信号等）在超完备字典空间中进行稀疏表示，将原始信号分解为少量原子的线性组合。该系统适用于雷达信号分析、特征提取和压缩重构等多个应用场景，为雷达信号处理提供了一种有效的稀疏表示工具。

功能特性

• 信号预处理：支持对输入的一维/多维雷达信号进行归一化、去噪等预处理操作
• 字典构建：提供多种超完备字典构建方式，包括Gabor字典、傅里叶字典等，支持自定义原子参数
• 稀疏分解：采用匹配追踪算法进行信号稀疏分解，实现信号在字典空间中的最优表示
• 迭代优化：基于残差逼近的迭代优化技术，确保分解精度和收敛性能
• 结果可视化：提供残差收敛曲线、信号重构对比图等多种可视化分析工具

使用方法

输入参数设置

1. 信号数据：准备待处理的雷达信号数据文件
2. 字典参数：设定原子类型、尺度参数、频率范围等字典构建参数
3. 终止条件：设置稀疏度阈值、最大迭代次数或残差能量阈值

运行流程

系统按照信号加载→预处理→字典构建→稀疏分解→结果输出的顺序执行。用户可通过调整参数控制分解的稀疏程度和计算精度。

输出结果

• 稀疏系数向量（原子权重系数）
• 选用的原子索引及对应参数信息
• 残差信号收敛曲线
• 原始信号与重构信号的对比分析图

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括信号的读取与预处理、超完备字典的生成配置、匹配追踪算法的迭代执行过程，以及分解结果的输出与可视化展示。该文件作为系统的总控单元，协调各功能模块的顺序执行，并处理用户参数的输入与验证，最终生成完整的稀疏分解分析报告。