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基于熵特征的DRFM有源欺骗干扰CFAR检测 总被引:1,自引:0,他引:1
基于数字射频存储(digital radio frequency memory, DRFM)技术的转发式干扰的存在性检测是对抗有源欺骗干扰的前提。干扰机的相位取样量化会导致干扰信号有谐波分量的寄生。在雷达距离/速度波门内同时存在目标信号和欺骗干扰信号的情形下,利用经验模态分解(empirical model decomposition, EMD)算法分离出干扰信号谐波分量,通过提取干扰谐波分量与目标回波在时频域上能量分布特征差异,提出了一种基于时频域熵特征的有源欺骗干扰检测方法。该方法不需要估计噪声参数,且具有恒虚警(constant false-alarm rate,CFAR)特性。蒙特卡罗仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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多普勒波束锐化(Doppler beam sharpening, DBS)技术可以快速地对广阔地面场景进行成像,但存在成像分辨率不高的问题。简单介绍了DBS的成像原理,建立了方位向超分辨的信号模型,并在此基础上提出一种新的超分辨广域成像算法。该算法将脉压后的回波信号建模为一系列不同多普勒频率散射点的叠加,利用幅度相位估计(amplitude and phase estimation, APES)方法对脉压后的数据进行多普勒分析,进行方位向的成像。仿真结果与实测数据表明,所提算法可以获得清晰的广域超分辨图像。 相似文献
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