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1.
机动目标跟踪精度大都依赖于匹配的系统模型和已知的噪声统计特性。模型匹配法主要采用交互式多模型算法来提高系统模型与机动目标状态的匹配。该算法的有效应用已经成功提高了机动目标的跟踪精度,但该算法只是针对系统模型的不确定性提出的解决方法,并没有解决噪声统计特性不确定的问题。针对噪声统计特性未知而导致滤波精度下降的问题,本文提出了噪声自适应的交互式多模型机动目标跟踪算法。仿真结果表明,噪声方差未知的情况下,本算法的跟踪性能优于传统的交互式多模型算法,提高了机动目标跟踪的精度。  相似文献   
2.
3.
气象雷达差分相位的质量控制是通信和遥感遇到的一个基本问题。前向散射引起的差分相位估计的准确性对于测量降水量,反射率的衰减订正具有重要意义,尤其对于X波段的双偏振雷达。而后向差分相位的值则包含了非瑞利散射和降水微物理等有价值的信息,因此需要准确地分离出前向散射引起的差分相位和后向差分相位。但在雷达射线传播路径中可能会存在其他非气象目标的干扰或受到周围某单频点电磁波的干扰,导致接收到的电磁波存在噪声因素,从而使测量得到的总差分相位值不准确,因此还需要考虑对接收得到的差分相位先进行质量控制。本文基于X波段双线偏振多普勒天气雷达,提出了对测量得到的差分相位进行质量控制的方法,有效地减少噪声的影响,再利用处理得到的总差分相位分离前向散射引起的差分相位和后向差分相位。结果表明,该方法可以有效地对非降水回波干扰引起数据的大振幅进行平滑,分离得到的前向散射相位满足理论规律。  相似文献   
4.
针对X波段双偏振雷达信号在降雨路径中的衰减现象,本文提出经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法进行X波段双偏振雷达衰减订正,首先对总差分传播相移进行EMD分解得到有限个基本模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF),并基于皮尔逊相关系数准则将IMF分为噪声IMF和信号IMF两类,然后对信号IMF进行有效重构得到差分传播相移,再将差分传播相移通过最小二乘法拟合得到差分传播相移率,最后对求得的差分传播相移与差分传播相移率采用自适应约束方法进行反射率衰减订正。利用EMD方法和其他方法进行对比分析,其结果表明,EMD方法能够有效地消除X波段双偏振雷达回波数据中后向散射的影响,在保留真实的气象信息的同时,有效地抑制差分传播相移的显著波动,进而衰减订正效果更好。  相似文献   
5.
刘侨  宫振慧  贾双 《电讯技术》2021,61(6):776-779
根据机载雷达需求,设计了一种16通道、高集成度的瓦片组件.组件频率覆盖整个X频段,每个通道均可实现低噪声接收、大功率发射以及数控衰减和移相功能.在设计过程中对垂直互联进行研究,采用椭圆形同轴结构在不牺牲射频传输性能的条件下解决了局部空间不足的难题.组件发射支路经由环行器输出到天线口,最终输出功率为10 W以上.通过合理布局以及射频走线设计,测试数据满足协议要求.组件结构件通过激光焊接实现气密,整个组件尺寸为66 mm×84 mm×12 mm.  相似文献   
6.
在强散射干扰源存在的条件下,线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave, LFMCW)雷达回波在距离维呈现回波信号频谱扩散现象,给雷达微弱目标检测带来严重的技术挑战. 基于对检测目标中心区域多个相邻雷达波束回波数据各分量之间的相关性分析,提出基于区域多帧联合处理的LFMCW雷达强散射源环境下微弱目标特征增强技术,通过加权补偿,利用来自目标附近扫描区域的多帧数据进行多帧联合处理,增强微弱目标回波信号特征,提升微弱目标的检测能力. 通过某型异物检测雷达实测数据分析结果,验证了该方法能够有效处理强散射源存在条件下的微弱目标检测问题.  相似文献   
7.
对RTL级代码进行功能验证的常用方法是仿真,即使用EDA工具模拟待测设计的实际工作情况,验证待测设计的正确性。对于功能不复杂的待测设计,提出了一种基于System Verilog语言的随机测试用例设计方法,可以提高测试的完整性且具有良好的重用性。  相似文献   
8.
针对多基地雷达系统中多普勒频差导致干扰信号的去相关的问题,该文提出一种基于距离-多普勒补偿的多基雷达协同抗主瓣压制干扰方法。首先,通过不同雷达平台接收到的干扰信号的互相关函数,分析了多普勒频差对多平台干扰信号的相关性影响。其次,通过最大化时间-多普勒2维相关函数对传播延时差与多普勒频差进行估计和补偿,实现主瓣干扰抑制。然后,为了降低运算量,先利用幅度相关估计出传播延时差,再估计出多普勒频差。仿真结果表明,通过多普勒频率补偿后进行干扰信号级相消处理,可有效抑制主瓣压制干扰。  相似文献   
9.
机载气象雷达系统进行气象探测时易受到强地杂波的干扰,从而导致目标信息丢失。为准确检测地杂波中的气象目标,获取完整的目标信息,本文提出了一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Networks, CNN)的机载气象雷达目标检测方法。该方法联合时域、多普勒域和俯仰维空域信息,将杂波相位对准指标、多普勒速度和干涉相位作为CNN的输入,并给出详细的网络结构。本文通过模拟雷达回波仿真产生训练集和测试集,并对所提网络进行训练和测试。仿真结果表明,与目前的气象目标检测方法相比,该方法具有较高的检测概率,而且在谱矩信息变化的情况下仍可维持较好的检测性能,具有很好的鲁棒性。此外,仿真结果表明CNN比传统的贝叶斯分类器和支持向量机等分类网络具有更好的分类性能。  相似文献   
10.
针对机载有源相控阵雷达小型化、多功能、高功率的要求,研制了一款应用于C、X、Ku波段的双通道超宽带T/R砖块组件,外观尺寸为30.0 mm×70.0 mm×8.5 mm.组件在工作频带内可以实现6位移相、6位衰减,工作带宽达到12 GHz,发射输出功率≥ 37 dBm,接收增益达到22 dB.通过对电路中无源结构进行仿真,并利用得到的仿真结果和射频芯片实现链路仿真,解决了超宽带T/R组件端口驻波较差和接收增益平坦度差且难以预估的难题.最终制造的T/R组件具有超宽带、低噪声、高功率以及良好的幅相性能.  相似文献   
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