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1.
建立在傅里叶变换基础上的传统插值重建理论已不适用于基于分数阶傅里叶变换的SAR算法,文中对插值重建理论在分数阶傅里叶域作了进一步的分析和仿真.首先依据分数阶卷积的概念从分数阶傅里叶域的角度分析了采样信号的重建方程.其次从工程应用出发,进行了有限数目卷积核的插值重建误差分析.最后,给出了卷积核的截断归一化公式.可以发现利用分数阶卷积的插值核数目大于16即可,且需要保证移动后的样本位置不远离原卷积核的样本位置.  相似文献   
2.
基于分数阶傅里叶变换补偿多普勒徙动的动目标检测算法   总被引:3,自引:1,他引:2  
邓兵  陶然  平殿发  马路 《兵工学报》2009,30(10):1303-1309
提出了一种基于分数阶Fourier变换(FRFT)的二次相位多普勒徙动补偿的动目标检测算法。该算法利用离散分数阶Fourier燹换形成扫频滤波器组,实现对每个多普勒频率(径向速度)检测单元分别进行二次相位补偿和相参积累,有效增强了雷达在强杂波背景下对微弱运动目标的检测能力。仿真结果验证了本文算法的有效性。由于分数阶Fourier变换具有比较成熟的快速算法(与FFT计算量相当),所以所需的计算代价较小。  相似文献   
3.
舰船红外辐射包括自身辐射和环境辐射两个方面,影响因素多,计算复杂,并且其到达探测器前,要经过一个大气传输过程,受到吸收和散射衰减。舰船上红外辐射分布可通过构建稳态热平衡方程来得到,而大气衰减作用可等效为透射率的变化。  相似文献   
4.
李楠  曲长文  苏峰  平殿发 《信号处理》2010,26(2):286-290
混合线性调频(LFM)雷达信号在实际信号环境中广泛存在,对其进行识别尤为重要。由于混合LFM信号时频分布有严重的交叉项,因此提出了一种基于独立成分分析的时频交叉项抑制法。通过盲源分离提取各独立成分,利用时频分布矩阵的联合对角化法抑制交叉项,再由各成分信号自项求和重构Wigner-Ville分布,采用Wigner-Hough识别各LFM成分。分析了Wigner-Hough变换输入信噪比和输出信噪比的关系,仿真验证了算法的有效性,得出随着样本点数的增加,在低信噪比条件下,能获得好的识别性能的结论。   相似文献   
5.
基于独立成分分析(ICA)时域滤波的时相调制(TPM)通信系统中的噪声干扰对系统性能有很大的影响。采用稀疏编码方法对TPM通信中的噪声进行抑制。首先对观测信号采用稀疏编码方法进行稀疏编码,然后对处理后的信号使用压缩方法处理,从而将ICA过程中对噪声所代表的小的变元值变小或置零,最终达到对噪声的削弱。仿真表明,稀疏编码方法对TPM通信中的噪声确实有较好的抑制,与不采用所提方法相比,大约有1 dB的系统误码性能提高。  相似文献   
6.
运动单站对运动辐射源在利用相位差变化率进行跟踪时,需要满足更严格的可观测性要求,只有当观测站载机比目标具有至少高一次的已知机动运动才可能实现可观测性.针对目标匀速直线运动的情况,提出观测器加减速直线和匀速圆周两种机动运动方式,并通过非线性滤波算法对目标定位跟踪.给出了两种观测器机动情况下EKF和UKF的滤波结果,计算机仿真表明,两种情况都可以对目标进行定位跟踪,且与EKF算法相比较,UKF算法实现简单,在运算量不增加的同时有更好的定位与跟踪性能.  相似文献   
7.
对映体干扰是一种在作战飞机上使用的雷达有源角度欺骗干扰方式。针对机载对映体干扰的应用方式,首先分析了机载对映体干扰的基本原理,然后计算了机载对映体干扰的有效作用区域,并且推导了机载对映体干扰实现有效干扰的基本条件,最后通过实验仿真定量地分析了干扰信号入射角、干扰信号波束宽度、干扰信号与雷达间距、干扰信号与雷达波束夹角以及地面反射特性等因素对映体干扰有效作用区域和干扰效果的影响。研究结果可以为机载对映体干扰的使用提供理论参考。  相似文献   
8.
红外成像导引头的成像仿真,对于红外成像制导导弹的测试评估具有重要意义。本文探讨了红外成像制导导弹作战环境的图像仿真中各要素的仿真方法,并给出了一种运用OpenGL编程实现三维动画仿真的具体方案。  相似文献   
9.
网络防御对策分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文简述计算机网络面临的威胁,从计算机网络对抗作战模型的4个层次,深入分析了计算机网络存在的安全隐患,全面阐述计算机网络防御对策.  相似文献   
10.
在一定海空战场背景下,通过调整多机无源定位系统中各机位置布局可以有效地提高该系统对特定区域目标的定位精度。文中通过推导多机时差定位算法误差的GDOP公式,提出了利用粒子群算法寻找多机无源定位系统最优布站的方法。与传统典型布站相比较显著降低了对区域目标定位误差,明显提升了多机无源定位动态快速布站能力。同时利用粒子群算法对定位站数不同情况下进行仿真,得出了对应的最优布站形式。  相似文献   
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