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71.
为了研究测量噪声相关情况下,同步多传感器跟踪系统的测量融合技术,根据线性无偏最小方差估计理论,给出了测量噪声相关情况下,同步多传感器系统测量融合的伪序贯和数据压缩实现算法,它们对测量噪声相关与不相关情况都适用。仿真表明,在测量噪声相关时,尤其是相关性较强时,本算法的融合精度比传统算法有明显提高;而测量噪声不相关时,性能与传统的融合算法相同。仿真结果表明了算法的有效性。 相似文献
72.
73.
为了评估空-时自适应处理算法应用于天基雷达系统的效果,需要对地杂波图景进行高逼真度的仿真.首先根据特定地区的地表覆盖物数据、地形数据和雷达工作参数构建该地区的地表反射特性瞬态图景.然后根据距离重叠、地球自转效应和天基雷达的阵列模式,用反射特性图景计算杂波协方差矩阵最优值和估计值.最后根据Billingsley提出的谱模型,仿真杂波内部运动效应.仿真结果表明,所得的地表反射特性在统计意义上与实际地表反射特性差距小于5 dB,所得天基雷达杂波环境对空-时自适应算法效果影响可作定量分析. 相似文献
74.
基于关联计算成像原理, 提出一种适用于相控阵雷达的前视成像技术, 其随机移相是由配置二维相控阵雷达来实现的.为了模拟经典量子关联成像中的随机涨落光场以实现测量的不相关性, 需要控制二维相控阵辐射出的波前呈现随机幅相波动特性, 再结合压缩感知(compressive sensing, CS)的模型框架与稀疏贝叶斯学习(sparse Bayesian learning, SBL)算法解决关联耦合问题以实现目标场景的方向维和俯仰维超分辨成像。甚至可以在不需要雷达与目标相对运动的情况下, 结合宽带信号体制实现雷达前视超分辨三维成像。仿真实验和实测数据验证了其原理的正确性和算法的有效性。 相似文献
75.
针对强海杂波背景下微弱动目标信号提取困难、雷达检测性能差的问题,在稀疏表示理论的基础上,提出利用字典学习算法抑制海杂波、重构目标信号。该算法通过K类奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)算法学习海杂波和目标的稀疏域主成分特征,得到相应的学习字典,抑制海杂波并对目标信号稀疏重建,解决了以往固定字典与高海况下雷达回波匹配度低、目标信号提取效果差的问题;并通过算法参数的分析和优化,进一步提高了算法性能和工程实用性。基于实测数据的实验结果表明,相比传统检测方法,所提算法能够有效检测高海况下微弱动目标,显著提升检测性能。 相似文献
76.
扩展多普勒杂波是天波超视距雷达(over the horizon radar,OTHR)慢速舰船目标检测面临的关键问题。在新一代多输入多输出天波超视距雷达系统下,基于最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)权矢量,提出一种权矩阵低秩逼近的多模扩展多普勒杂波抑制算法。利用阻塞矩阵进行数据预处理,并利用“发射〖CD*2〗接收”二维权矩阵的特征分解对双迭代MVDR算法进行了多级扩展,在减小了计算量和样本需求的基础上,进一步改善俯仰空域滤波的输出信杂噪比,提升OTHR对低可探测慢速舰船目标的检测性能。理论分析和仿真验证了算法的有效性。 相似文献
77.
针对紧凑型地波超视距雷达海杂波周边及区域内目标难以检测问题,通过相关影响因素的理论及实测数据统计分析,对系统信号积累时间选取、目标航行状态与海杂波区的关联以及实测数据的联合域展开研究,分析结果为雷达相干积累时间的选取制定了取值范围。研究表明海杂波区内远距离非机动目标潜在驻留时间超过雷达积累时间,且导致的回波多普勒变化量有限,但海杂波和目标在时空及极化域具有相对较大的差异,可作为海杂波区目标检测的重要依据。 相似文献
78.
多维特征检测方法已成功运用于海面小目标探测中。针对人工特征提取的局限性,将检测问题转变为两分类问题,提出了一种基于时频图深度学习的目标检测方法。首先,将一维观测回波变换到二维时频域,并通过归一化时频图进行白化预处理。其次,建立半仿真含目标回波数据库,解决两类训练样本非均衡问题。然后,搭建迁移学习模型自主学习时频图特性,具有深度网络结构和减小训练代价的优势。最后,将两分类的概率值作为统计量,获得虚警可控的判决区域。基于IPIX实测数据实验结果表明:所提的检测器能深入挖掘目标和杂波的差异性,低信杂比下仍能有效提升海面小目标的探测能力。 相似文献
79.
针对单准则设计的波形难以满足雷达多工作模式和多任务问题,联合互信息(mutual information, MI)准则和信杂噪比(signal to clutter and noise ratio, SCNR)准则,提出一种基于长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络的雷达波形设计方法。首先,设计了由输入层、LSTM层和输出层构成的LSTM网络。其次,将基于MI准则和SCNR准则生成的信号与相应环境信息组成训练集,训练LSTM网络。最后,使用训练完成的LSTM网络设计波形,并将所提方法生成波形的雷达性能与单准则设计的波形进行对比。为衡量雷达综合性能,提出一种新的雷达综合性能指标和目标识别率。仿真结果表明,所提方法生成信号作为发射信号时,与MI准则生成信号相比,雷达综合性能平均提升0.67%,与SCNR准则相比,平均提升1.47%,证明了该方法可兼具MI准则和SCNR准则优点,提升雷达综合性能。 相似文献
80.
针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题,提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于目标信号能量,提出选取与海杂波振荡特性相匹配的参数进行可调Q因子小波变换,得到各小波子带的系数,并对小波系数进行稀疏优化后重构海杂波信号。为了判断弱目标信号是否存在,提出一种自适应的阈值检测方法,将原始回波信号与海杂波重构信号的差作为检测样本,实现对弱目标信号的检测。该算法不依赖海杂波具体模型。最后对某实测海杂波数据集进行实验,验证了所提算法的正确性。 相似文献