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本文分析了在低俯视角情形时地杂波要引起雷达回波信号展宽的事实,对于伪码调相连续波雷达来讲,某一时刻的回波信号将是此前一段时间内展宽的回波在此时刻的迭加,提出了计算伪码调相连续波雷达回波信号的迭加方法,在以往对地杂波特性研究结果的基础上,同时考虑了不同分辨单元间在空间和时间上的相关性质,研究该体制雷达地杂波回波信号的时间相关特性,并进行了计算机模拟,结果表明,与脉冲雷达相比,其地杂波的时间相关性将增 相似文献
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低分辨雷达飞机回波的扩展分形特性提供了对目标回波在不同尺度下的粗糙度的精细描述,为防空雷达飞机目标的分类和识别提供了一种新的途径。该文在介绍扩展分形理论的基础上,首先利用扩展分形分析手段,对从某VHF波段防空警戒雷达上录取的飞机目标回波数据的扩展分形特性进行了分析,然后从模式识别的角度出发,提出了基于扩展分形特征的防空雷达飞机目标分类方法,最后采用不同类型飞机目标的实测回波数据进行分类识别实验,对该方法的性能进行了对比和分析。分类识别实验的结果表明,广义Hurst指数等扩展分形特征参数可以作为飞机目标分类和识别的有效特征,所提出的方法具有良好的分类识别性能,是一种有效的目标分类方法。 相似文献
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基于分数布朗运动模型的激光雷达目标检测 总被引:2,自引:0,他引:2
研究和分析了激光雷达目标回波与杂波背景的分形特性,以分数布朗运动(FBM)数学模型为基础,通过对不同信噪比(SNR)激光雷达回波的分析,初步证明了激光雷达回波具有布朗运动的特征。针对激光雷达杂波数据具有布朗运动的增量统计自相似性,激光雷达杂波能与分数布朗运动较好地匹配,因此可以采用布朗运动模型对激光雷达回波数据进行分析处理。当信噪比比较低时,杂波和含有目标的回波信号的分形维数比较接近,发生重叠,单靠单一的分形维数无法检测出目标。针对这一问题,分析杂波和目标信号在不同尺度上的分形维数,提出基于不同尺度分形维数的变化特征进行目标检测的算法,即基于多尺度分形维数的目标检测算法。理论分析和实验结果表明该方法具有较高的可靠性和准确性。 相似文献
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伪码调相连续波雷达数字接收及其快速算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的伪码调相连续波(PRC-CW)雷达采用多路模拟相关电路实现对回波信号的相关接收,通过多路试探搜索各距离单元的目标,电路复杂。提出的数字化方案,对回波信号直接数字化,利用高速DSP实现数字卷积,可替代多路模拟相关电路。但是直接卷积的运算量过大,DSP无法承受。本文对此进行了研究,分析了包括FFT在内的五种快速算法,结合PRC-CW雷达的具体情况,确定了一种适于DSP实现的快速卷积算法。仿真和实测数据证实了数字化方案及快速算法的正确性。 相似文献
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由于伪码调相信号目标多普勒频率的连续展宽特性,在进行弹道测量时,回波目标在时频图中以“直线”形式出现,传统的基于点检测的恒虚警检测算法会产生大量的虚警。鉴于此,根据伪码调相信号目标多普勒频谱特性,提出了一种基于Hough变换直线检测的目标检测方法。该方法在传统的Hough变换基础上进行了优化,根据回波目标的“直线”特性实现目标检测。将两种算法同时对实测数据进行处理,对比结果表明,基于Hough变换的目标检测算法能够准确地分辨目标并提取目标信息。 相似文献
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动目标检测与速度估计仿真研究 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了雷达信号处理技术中的脉冲压缩、动目标检测、脉冲多普勒处理和恒虚警检测技术,并对雷达发射波形、目标回波、动目标检测进行了Matlab仿真。对脉冲回波信号进行脉冲压缩与动目标显示得到动目标脉压信号。利用动目标显示和脉冲多普勒处理实现脉压信号的动目标检测,并得到脉冲多普勒数据块。在数据块的距离维上进行恒虚警检测,检测动目标的距离,然后提取对应距离门的多普勒数据,检测动目标的速度。通过仿真建立了雷达信号处理的基本框架,为雷达系统建模及其仿真的深入研究提供了仿真支持。 相似文献
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雷达回波中,微弱运动目标会被强杂波掩盖,造成目标探测困难。文中提出基于匹配追踪稀疏表示方法的雷达微弱运动目标探测算法,采用训练的过完备字典线性组合对杂波进行建模并解决稀疏表示问题,提高了杂波建模的准确性,利用杂波模型抑制杂波,可以从杂波背景中有效地探测微弱目标。仿真结果表明:文中提出的算法优于传统的目标探测方
法,可以提高杂波抑制和微弱运动目标探测性能。 相似文献
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雷达目标模拟器是一种用来产生模拟的目标回波信号的装置,在雷达设备的研究、维护和使用等领域广泛的用途。本文介绍一种通用雷达目标模拟器,这种目标模拟器由微机进行控制,可以用程序设定信号的特性,从而可以产生具有复杂特性的目标回波信号,例如具有多个运动目标、有一定的杂波背景等等。而且,这种目标模拟器可以与不同型号雷达的方位和定时脉冲实现同步, 生相应的雷达回波信号,因而具有广泛的用途。 相似文献
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雷达动目标检测技术一直是雷达信号处理领域中的关键技术,而传统的雷达动目标检测技术仅适用于匀速运动目标,检测性能有限。针对该问题提出一种基于卷积神经网络(CNN)时频图处理的雷达动目标检测方法,通过从雷达动目标回波中提取多普勒频移信息,然后利用短时傅里叶变换转换为时频图,输入卷积神经网络,进行深度特征学习,进而实现检测和分类的目的。仿真数据验证表明,所提方法能够有效检测和区分匀速、匀变速运动以及微动目标,稳健性高,与传统动目标检测方法相比具有显著优势。 相似文献
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