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针对非高斯相关杂波背景下,移动目标检测(MTD)技术的检测性能严重下降的问题,该文基于Alpha稳定分布杂波模型和本征滤波理论,提出一种非高斯相关杂波背景下的雷达目标检测方法。该方法基于Alpha稳定分布杂波模型,通过幂变换抑制杂波的非高斯特性,以及通过分数低阶相关矩阵白化杂波,在此基础上应用本征滤波实现对目标信号的有效积累,可提高信杂比。仿真实验和实测数据验证表明,该方法在非高斯相关杂波背景下的检测性能明显优于MTD方法的性能。 相似文献
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对雷达杂波的K分布模型进行研究,阐述了零记忆非线性(ZMNL)变换方法的原理,给出了基于ZMNL方法产生K分布非均匀杂波序列建模仿真过程。仿真结果表明,此方法能更快速准确地模拟高分辨近距离雷达杂波,仿真得到的杂波序列可以直接用于雷达信号模拟、雷达图像分析及雷达最优信号处理器的设计。 相似文献
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基于神经网络的海杂波模型 总被引:6,自引:6,他引:6
采用相空间重构方法构造海杂波内在动力学模型,并运用神经网络提取模型参数,通过获得的模型参数对海杂波进行预测和补偿,实现海杂波抑制的目的.对雷达采集的实际海杂波数据的实验结果表明,该方法具有较好的杂波抑制效果. 相似文献
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广义复合杂波分布(Generalized Compound Probability Density Function,GC-PDF)模型是一种适用范围广泛的杂波分布模型,参数估计是研究该杂波模型的关键技术.本文首先建立了广义复合杂波模型,推导了其统计特性.在此基础上,研究了最小二乘参数估计方法.进而,以参数解耦和充分利用杂波序列信息为突破点,提出了一种新的杂波模型参数估计算法.该算法将一个四维非线性最优化问题转化为一个一维线性最优化问题,从而降低了计算量和所需样本数,提高了估计性能.最后,进行了仿真实验,验证了本文的结论.该算法对于高分辨雷达杂波分类和识别以及基于杂波背景的目标检测具有重要意义. 相似文献
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海杂波的存在严重干扰了雷达对目标的检测识别能力,且由于海面环境的多变,在不同情况下,杂波服从不同的模型概率密度分布.本文在现有的海杂波模型基础上,对给定的仿真回波数据进行统计分析,估计多个海杂波模型的相应参数,选择适合的参数建立杂波模型,对其进行杂波对消的抑制处理.仿真实验表明该方法的有效性,对实际工程中的海杂波抑制研究有一定的价值和指导意义. 相似文献
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广义Pareto分布的复合高斯模型可以很好地描述高分辨低擦地角对海探测场景中海杂波的重拖尾特性,实现该杂波模型下双参数的有效估计对雷达检测性能具有重要意义。对此,该文提出一种双参数的组合双分位点(CBiP)估计方法。该估计方法基于低阶多项式方程的显式求根表达式,充分组合利用回波中的样本信息,旨在实现高精度的双参数估计过程。此外,考虑到实际雷达工作中存在岛礁、渔船等造成的功率异常大的野点样本时,不同于传统的矩估计、最大似然(ML)估计等方法,组合双分位点估计方法仍可保持估计性能的鲁棒性。仿真及实测数据实验表明,在纯杂波环境中,组合双分位点估计方法可以实现与最大似然估计方法近似的估计精度,若存在异常样本,组合双分位点估计方法的估计性能优于上述几种传统估计方法。 相似文献
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