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针对空时自适应处理中训练样本受目标信号污染时检测性能下降的问题,提出了一种基于稀疏重构技术的训练样本选取方法。该方法首先将接收数据由阵元脉冲距离域转换到阵元多普勒距离域,然后采用改进的正则化FOCUSS算法进行空域稀疏重构,估计待检测多普勒通道对应的阵元距离域数据得到高分辨角度距离谱,利用杂波多普勒与角度的先验关系,剔除角度距离谱上明显偏离角度期望的样本,实现对训练样本的有效选择。仿真表明,相比传统样本选择方法,该方法无须估计协方差矩阵,在小样本集情况下依然能够剔除被污染的样本,有较大优势。 相似文献
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针对更为广泛的空间相关噪声背景下相干信源的DOA估计问题,提出了一种对角加载的改进空间差分平滑(diagonal loading improved spatial smoothing difference, DL ISDS)算法。该算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性进行差分运算对消相关噪声,将独立和相干信源分开分辨,重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源,相比常规谱估计算法,DL ISDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力;另外,该算法无需预知或专门估计相干信号源数及特征值分解,可明显减小算法的运算量和复杂度。计算机仿真结果证明了DL ISDS算法理论的正确性和有效性。 相似文献
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现有基于Nyquist采样定理的直扩(direct sequence spread spectrum, DSSS)通信窄带干扰(narrowband interference, NBI)检测和参数估计方法存在应用受限于采样率较高的问题。针对这一问题,将压缩感知(compressive sensing, CS)应用于DSSS通信NBI的检测和参数估计,根据DSSS信号与NBI的不同压缩域特性以及NBI在频域表现出的分块稀疏特性,利用块稀疏贝叶斯学习(block sparse Bayesian leaning, BSBL)框架获取干扰检测和参数估计的特征量,通过对特征量的检测和参数估计实现对NBI的检测和参数估计。理论分析和仿真结果表明:所提方法能够在压缩采样条件下实现对DSSS通信中NBI的有效检测和参数估计,与传统方法相比具有显著优势,干扰检测和参数估计性能受干扰强度、干扰带宽以及压缩率变化的影响,干扰强度越强、干扰带宽越小、压缩率越大,干扰检测和参数估计效果越好。 相似文献
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在机载非正侧MIMO雷达系统中,传统统计类空时自适应处理方法难以获得足量的独立同分布训练单元,无法准确估计待测单元杂波特性,杂波抑制性能严重下降。为了减少所需训练单元数,在分析机载非正侧MIMO雷达杂波在距离-方位域上分布的基础上,给出了杂波距离方位谱的概念;然后,利用稀疏恢复方法和距离滤波器估计杂波距离方位谱;根据杂波距离方位谱估计杂波协方差矩阵、构造空时滤波器,滤除杂波、检测目标。由于利用了雷达和载机参数等飞行配置先验信息以及杂波空时耦合关系构造,基于杂波距离方位谱的STAP方法可以在少量训练单元的情况下准确估计杂波协方差矩阵,有效抑制杂波、检测慢速目标,仿真实验证明了方法的有效性。 相似文献
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在分析LMS算法的基础之上,对作为其改进算法的ELMS算法进行了研究,并对二者的性能进行了分析比较,指出了ELMS算法的优越性。进而,提出了一种变步长ELMS算法(VSS-ELMS),理论分析和计算机仿真均表明该算法具有较快的收敛速度和更好的稳态性能,可以很好地应用于自适应系统中。 相似文献
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雷达对目标进行检测之时,常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来,对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析,根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数,通过引入子频带∞-范数,对信号和噪声进行频谱分析,将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量,应用浮动阈值去噪方法,解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后,通过计算机的数值计算,模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用,得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。 相似文献
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针对机载吊舱式干扰机的研制特点,总结和说明了该干扰机的特点和设计的原理.根据系统战技指标要求而研制的机载吊舱式干扰机,技术性能已达到了设计技术性能指标要求,不仅可以为载机提供电子防护能力,压制敌防空雷达,也可以对武器系统抗干扰性能进行评估和鉴定,为以后抗干扰训练、操作提供了依据. 相似文献
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分析了机载双基地雷达杂波分布的特点,并基于杂波逆协方差矩阵的特性提出了基于逆协方差矩阵估计的机载双基地雷达杂波抑制方法。首先利用常规方法估计得到邻近距离门的协方差矩阵;然后利用邻近距离门的逆协方差矩阵对待检测距离门的逆协方差矩阵进行估计;最后通过传统的空时自适应处理方法完成对杂波的有效抑制。仿真结果表明该方法可明显改善机载双基地雷达的杂波抑制性能。 相似文献
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提出V-BLAST(Vertical Bell Labs Layered Space-Time)系统的一种新的联合检测算法,先通过迫零(ZF)或最小均方误差(MMSE)算法初步检测,粗判决得到包含nT层信号的初始解向量,然后在信号解空间中找到与初始解有最小错误距离的nT个解向量,最后用最大似然(ML)算法从这nT+1个解向量中找出最优解.以QPSK调制方式为例,计算机仿真验证了在准静态平坦衰落信道中新算法的检测性能,与ZF和MMSE算法比较,该算法能明显提高系统性能,在4×4的MIMO系统中,当误码率在10-2数量级时可以获得6dB左右的增益,而且新算法比ML算法的复杂度低很多. 相似文献
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采用基于智能算法优化发射信号互相关矩阵的方法来形成所期望的发射天线方向图,实现多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达发射波束控制。根据MIMO雷达数学模型构建了适合智能优化的代价函数,提出群交叉变异多相粒子群算法(swarm exchange and aberrance multiple-phase particle swarm optimization, SEA-MPPSO),并将其应用于MIMO雷达发射信号互相关性的优化,实现了发射波束赋形。方法快速高效,能最大程度地逼近全局最优解。计算机仿真结果证明了方法的可行性和有效性。 相似文献