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MIMO雷达的目标运动方向及速度估计 总被引:2,自引:0,他引:2
采用多个发射机单个阵列接收机的MIMO模型,利用目标对应于各发射机和接收机的速度矢量关系合成出目标运动方向上的速度.将目标运动方向上的速度矢量投影到接收机和目标的连线方向上估计出目标径向速度,并推导出估计性能公式.理论分析和仿真结果表明: MIMO雷达对速度的估计性能与目标、发射机和接收机形成的夹角有关,夹角越大,估计误差越小. 相似文献
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针对空间角频移前视阵杂波谱补偿方法将参考距离单元的杂波谱旁瓣抬高,导致旁瓣区动目标检测性能下降的缺点,提出了一种改进的空间角频移方法.先对各个距离单元回波进行多普勒频率补偿,然后再进行空间角频移.仿真实验结果表明,本方法在旁瓣区比空间角频移方法有3~5dB的性能改善,并且在雷达回波存在误差的情况下仍然能够保持好的性能. 相似文献
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为提高杂波条件下的机动目标被动跟踪的性能,提出了一种新的粒子滤波目标被动跟踪算法。在声纳的输出端,提取信号的幅度信息(AI),建立多模型对转弯机动目标进行状态估计,以粒子滤波算法作为基本跟踪滤波算法,将AI与概率数据关联(PDA)算法中的似然比相结合,详细推导了结合AI的粒子滤波目标被动跟踪算法(PF-AI)实现的具体过程。在同一被动目标跟踪场景,同时使用单纯PDA算法、结合辅助信息的PDA算法和PF-AI进行被动跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,并使用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,与两种基于PDA的跟踪算法相比,PF-AI具有更高的跟踪精度,且算法易于实现。 相似文献
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