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31.
针对多个运动的慢起伏目标情况,研究了发射分集多入多出(multiple input multiple output,MIMO)雷达的相参信号处理方法.提出了一种重复利用回波数据的目标参数估计算法.发射分集MIMO雷达的发射阵元间距满足空间分集条件,其接收端采用阵元间距为半波长的均匀线阵.按距离门对其回波信号进行脉压-Capon谱估计,可提取出各目标对应不同发射阵元的初步位置信息.然后利用回波数据及目标的初步位置信息,把同一目标对应不同发射阵元的脉压数据矢量经多普勒频移和相位补偿后相加,再进行Capon谱估计,获得高精度的目标方位角估计值.仿真结果表明,该算法可对雷达观测区域内的多个动目标进行高精度定位. 相似文献
32.
基于直线检测的宽带信源个数估计新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速有效地估计复杂条件下的宽带信源个数,提出了一种基于直线检测的宽带信源个数估计新方法.该方法通过对宽带信号的阵列采样输出分段并进行FFT变换,得到多个频率点上的窄带采样协方差矩阵,再利用盖氏圆技术和校正技术得到修正的盖氏半径.最后通过直线检测的方法快速有效地分离信号圆盘和噪声圆盘,从而估计出宽带信源个数.在低信噪比、色噪声环境下通过计算机仿真表明了该算法的正确性和有效性. 相似文献
33.
正交投影阵列信号子空间估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用特征值分解构造信号子空间存在运算量大的问题,制约了子空间类参数估计方法的实时应用。提出一种新的正交投影阵列信号子空间估计方法,该方法不需要特征值分解,通过对阵列接收数据逐级进行正交投影分解构造阵列信号子空间的一组基向量,使得每个基向量方向上信号投影能量最大,从而保证所张成的信号子空间包含最大的信号能量。定义了衡量子空间估计精度的信号和噪声子空间估计误差函数。理论分析和仿真结果表明,所提方法计算复杂度低,且子空间估计精度优于特征值分解。 相似文献
34.
35.
针对加性高斯有色噪声背景下的一维、二维线性调频信号的参量估计问题,引入高阶统计量,提出了一种基于四阶累积量的新方法。该方法利用高阶累积量对加性高斯噪声有较好的抑制能力的特性,结合极大似然方法,可获得较低信噪比下的线性调频信号参量的较高精度的估计。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性。 相似文献
36.
线性调频中断连续波的参数选择与综合处理 总被引:2,自引:0,他引:2
根据综合脉冲孔径技术的特点,从发射信号的正交性要求和解距离混叠及盲区的角度,分析了线性调频中断连续波信号的脉冲重复频率、阵元载频间隔及调频斜率等波形参数的选取问题。按照该信号的处理流程,推导了接收端发射综合处理的数学过程,并针对发射阵列为均匀线阵的情况,得到了距离-方位二维模糊函数的表达式,简要分析了系统的距离与方位分辨性能。最后给出了实测数据的综合处理结果,讨论了实际处理中需要注意的问题。 相似文献
37.
在基于高分辨雷达距离像的目标识别中,有研究者指出散射点的位置信息具有比幅度信息更好的鉴别能力。对此,将距离像各距离单元按照幅度大小进行重排,得到只保留散射点幅度信息而去除散射点位置信息的平移不变特征,它反映了目标的反射特性,并利用Boosting算法和支持矢量机(SVM)进行了分类试验。基于实测数据的仿真结果表明,散射点的幅度同样是一种重要的识别信息。 相似文献
38.
α-稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声,α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。描述了稳定分布的谱表示,提出了一种不同于二阶过程功率谱的共变谱密度概念,得到一种基于共变谱的稳定分布白噪声的概念及其判断标准,对传统意义上的白噪声进行了广义化,提出了一种新的预测反卷积广义尤拉-沃克方程及白化滤波器模型。计算机模拟表明,这种算法是一种具有良好韧性的白化滤波方法,是对传统的二阶统计量基础上的白化滤波方法的改造与推广。 相似文献
39.
基于小波处理的P码直捕及实现研究 总被引:2,自引:0,他引:2
相对于C/A码,GPS的P码信号不仅定位精度高,且具有很强的抗干扰和保密能力。由于P码信号具有多普勒频移大、码周期长以及码速率高等特点,给P码的直接捕获带来了很大的技术难度。提出了采用小波滤波进行辅助捕获的捕获策略。在辅助捕获阶段,通过小波处理,减低需处理数据的数据率,从而提高了搜索速度,经二维搜索估计出接收P码信号的相对时延和多普勒频率等先验信息。利用该先验信息指导同步跟踪电路对接收信号进行捕获、跟踪与同步,从而达到提高捕获速度、降低硬件资源消耗的目的。仿真结果证明了该辅助捕获策略的正确性。 相似文献
40.
高阶累积量是抑制有色噪声的一个有效方法。通过分析跳频多址信号,提出了高斯有色噪声背景下的一种基于峭度的跳频盲多用户检测算法,它几乎不需要任何关于有色噪声的先验信息。仿真结果表明,该多用户检测算法收敛速度快,输出信干比较高。抗多址能力大大优于传统的子空间算法。 相似文献