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分析了步进频率雷达中目标运动对目标一维距离象的影响,得到了正确成像所需的速度补偿精度公式,提出了通过两步法进行速度补偿的方案。该方案首先用时域相关的方法粗估计出目标运动速度,进行补偿后再通过最优搜索的方法得到目标精确的速度估计。仿真结果表明该方法在较低的信噪比下,能够得到准确的速度参数,获得高质量的运动目标距离象。 相似文献
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长拖尾K分布杂波下雷达目标散射中心参数的稳健估计 总被引:1,自引:0,他引:1
实际条件下,在对基于衰减指数(DE)和模型的雷达目标散射中心参数估计和特征提取时,其噪声背景往往是非高斯的,分布密度函数表现出长拖尾性质。利用基于高斯假设条件下的估计方法进行参数估计时,往往不能得到较好的结果。针对这种情况,该文利用M估计方法来实现对长拖尾杂波下DE模型参数的稳健估计。首先分析了基于PRONY模型的M估计实现方法存在的不足,其次提出了两种较为有效的DE模型散射中心参数M估计的实现方法,并对这两种方法进行了分析和比较。仿真实验结果表明,在一类长拖尾K分布杂波条件下,与ESPRIT方法以及扩展PRONY估计方法相比,该文所提的两种方法均能得到较好的估计结果。 相似文献
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用高斯混合模型作为角闪烁噪声的近似统计模型,结合Kalman滤波器,提出了一种利用期望最大化(EM)算法抑制角闪烁噪声的预处理方法.首先采用EM算法处理一帧内的原始测量数据,预先得到目标真实位置的最大似然估计,这个预估计量服从渐进高斯分布,且其方差可求.然后将这个预估计量作为Kalman滤波器的输入量进行跟踪滤波,同时将目标位置的预测值作为下一帧EM迭代过程的初始值,进而形成闭环的跟踪滤波结构.仿真结果表明,该方法有效地抑制了角闪烁,使得Kalman滤波算法更加有效,从而提高了目标跟踪的精度. 相似文献
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