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宽带相控阵雷达中波束形成问题的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
多功能宽带相控阵雷达可以灵活地切换于多种工作模式和实现高分辨成像,成为相控阵雷达发展的重要方向。工作在成像模式时,系统采用具有一定带宽的信号,传统窄带波束形成的方法在宽带相控阵雷达中不再适用。对宽带相控阵雷达中波束形成问题进行了讨论,对波束方向图的畸变给出了定量分析和实验结果。在此基础上,提出了频域宽带波束形成方法中频率柜划分的依据。 相似文献
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在基于局部检测统计量的分布式检测系统中,传统的直接求和融合准则在面对局部信噪比差异较大时,检测概率下降明显。在详细分析性能损失的原因之后,扩展出一类新融合准则。新准则通过对局部统计量的幂求和,实现对高信噪比数据的更有效利用。对一个双传感器并行分布式检测系统的仿真表明,高次幂求和在局部信噪比差异明显时,性能好于低次幂,当差异减小时则相反,低次幂求和的性能更好些。高次幂融合准则的鲁棒性更强。面对不同使用环境,应该综合考虑各局部传感器脉冲积累数目和局部信噪比的可能取值范围,从而选择合理的幂阶数进行融合。 相似文献
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滑窗式线性调频及衍生多相码旁瓣抑制滤波器 总被引:6,自引:0,他引:6
线性调频波形由于多普勒性能突出 ,一直是一种在雷达中具有广泛应用的脉冲压缩波形 ,但是线性调频的旁瓣不够理想。对线性调频旁瓣结构进行了理论分析 ,指出其主瓣附近旁瓣所具有的逐点倒相特性 ,并据此提出 3点滑窗旁瓣抑制滤波器 ,理论分析及仿真计算表明 ,3点滑窗滤波可以通过灵活的改变参数 ,达到不同的脉压要求 ,信噪比损失大约在 1d B左右 ,而且基本不随多普勒频率增长而变化。该滤波器同样适用于线性调频波形衍生的多相码 (P3/ P4)旁瓣抑制 相似文献
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数据融合与雷达优化布站 总被引:4,自引:1,他引:3
雷达组网反隐身技术是现代军事领域比较关注的一个问题。其中的多雷达数据融合和雷达优化布站技术又是热点问题。本文通过例子首先分析了数据融合和雷达布站对组网系统探测性能的空间分布的影响,进而给出了一种雷达优化布站方法。该市站方法以所要探测目标的雷达散射特性(RCS)和各雷达的空间探测特性为依据,同时也考虑到了组网系统对四抗(抗干扰、抗低空入侵、抗反辐射导弹和抗隐身目标)的要求。 相似文献
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运动平台载体的传感器误差配准是目前多传感器误差配准中的难点问题之一。利用合作目标已知位置,将载体平台姿态角偏差转换为传感器测量偏差中的一部分,并建立传感器极坐标测量系中各坐标轴的偏差解耦模型。在此基础上,利用广义最小二乘方法可实现平台载体的姿态偏差和测量偏差的实时估计。仿真结果表明,该方法的收敛速度快,可以同时有效估计平台载体的姿态偏差和传感器测量偏差。 相似文献
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一种用于夜间图像增强的算法 总被引:11,自引:0,他引:11
为了提高夜间图像的清晰度,文中提出了一种适用于此类图像增强的新算法,其特点为: 1) 将对比度增强算法与直方图均衡算法级联,使得图中的局部信息与全局信息在增强时都能被利用; 2) 经对各种函数的实际处理效果进行比较,提出了一个适合夜间图像增强的对比度变换函数。实践证明新方法在处理夜间图像时能得到比较理想的结果 相似文献
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基于局部观测信噪比的新分布式CFAR检测 总被引:3,自引:0,他引:3
为了提高基于二元局部判决的分布式CFAR检测的性能,提出一类新的基于局部观测信噪比的分布式CFAR检测方案(称为R类方案)。其特点是以CFAR算法做局部处理以形成局部观测的信噪比估值,然后将其传送给数据融合中心。相对于S+OS,R类方案不仅使局部处理器和数据融合中心间的通信量减少了一半,而且对局部观测的要求也比S+OS宽松。在三种典型背景环境中和两个局部处理器的条件下,分析了其中一种方案:OS-R-CA,推导出了它的检测和虚警性能的闭形解,并将其与COS,S+OS等分布式CFAR检测进行了性能比较。结果表明,OS-R-CA的检测性能和虚警控制能力保持在了与S+OS接近的水平。 相似文献
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自适应中心加权的改进均值滤波算法 总被引:49,自引:0,他引:49
为了在滤除退化图像中混合噪声的同时能更好地保护图像的细节,文中提出了基于改进均值滤波( M T M)结构的新算法,其特点为: 1) 用中心加权中值滤波算法替代 M T M 方法中的中值滤波算法以更好地保护细节; 2) 提出了一种直接利用滤波结果来估计混合噪声中高斯噪声方差的方法,估计的结果被用于滤波器系数的调整,使得新算法有很好的鲁棒性。实践证明新方法的处理结果优于传统的 M T M 方法 相似文献
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为了解决秩亏RCF(robust Capon filter-bank)谱估计方法的估计性能不稳健问题,提出一种基于奇异协方差矩阵的谱估计方法.该方法根据空间约束和导向矢量误差约束获得相应的窄带滤波器,并利用其对Capon滤波矢量进行滤波得到谱估计.仿真结果表明: 在采样协方差矩阵奇异的情况下,该谱估计方法获得的谱估计在精度及分辨率上均明显优于秩亏RCF谱估计方法.该方法是一种可以利用少量快拍进行谱估计的有效方法. 相似文献