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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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航向航速是海上目标的重要特征,能准确获取目标的航向航速对于海上目标的跟踪和识别具有非常重要的意义。当雷达载体具有较高运动速度时,雷达测量的目标位置信息是非线性的,并且海上目标运动速度慢,在短时间内,受雷达测量精度的限制,目标位置的微小变化量很难精确估算,此时需要建立精度较高的非线性滤波模型,利用卡尔曼滤波方法,提高目标位置信息的估计精度。针对单脉冲雷达,本文提出了一种实时性强,工程上易于实现的海上目标航向航速的解算方法,推导了雷达载体高速运动条件下跟踪目标的滤波方程,采用卡尔曼滤波方法提高了目标位置估算精度。紧密结合工程背景,利用雷达载体的GPS信息和目标测量信息实现了海上目标航向航速的高精度解算。分析了解算数据长度对解算精度的影响,并给出了不同目标选择数据长度的经验公式。最后,通过海上目标在不同场景下的仿真实验,验证了本文方法的有效性和正确性。 相似文献
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海杂波的仿真对杂波环境下弹载雷达检测性能的研究具有重要意义。文章首先建立了海杂波回波模型,其次分别对海杂波后向散射系数、复散射截面积以及起伏调制函数进行了建模分析,最后结合海杂波幅度分布特性和时间相关特性,利用零记忆非线性法对海杂波进行了仿真。结果表明,该方法可以有效地模拟雷达海杂波,从而为雷达信号处理器的设计奠定了基础。 相似文献
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制导雷达准确检测目标是实现其对目标识别和跟踪的前提。影响制导雷达检测性能的因素很多,主要包括与雷达相关的因素(如频率稳定性、雷达平台稳定性、雷达平台运动特性等)、与目标相关的因素(如目标结构、目标运动特性、RCS大小、RCS起伏等)、与环境相关的因素(如杂波特性、传输特性等)。针对制导雷达检测性能评估这一目的,将影响因素分为内部、外部和中间三个层面,主要从目标特性、杂波特性和制导雷达平台运动特性三个方面分析研究了制导雷达目标检测性能的影响因素。首先从信号角度推导了制导雷达目标检测的流程,然后详细分析了影响制导雷达目标检测性能的各项因素,得出了在通常制导雷达系统参数条件下,径向加速度的影响可以忽略;RCS无起伏、散射中心分布越稠密、散射中心分布越均匀目标的检测性能更优;杂波反射越强、幅度起伏越大、相关性越强对检测性能影响越大的结论,并通过仿真实验验证了结论的正确性。 相似文献