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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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基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
随着激光技术的发展,激光成像雷达在现代战争复杂战场环境中逐渐获得了广泛的应用,目前激光成像雷达自动目标识别技术已成为国内外研究的热点问题。提出了基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法,从激光成像雷达目标的距离像中提取低阶的Zernike矩、Hu矩和中心矩构成组合矩特征,该特征对距离像噪声不敏感,应用径向基函数(RBF)神经网络对三种地面目标进行分类识别。实验结果表明,该算法与应用Zernike矩和Hu矩特征进行分类识别相比,对三种激光成像雷达地面目标的平均识别率在高载噪比(20dB)下分别提高了1.0%和3.7%;在低载噪比(10dB)下分别提高了11.8%和42.5%;当载噪比高于17dB时,该算法的平均识别率达到100%。因此该算法取得了比较好的识别效果。 相似文献
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相参雷达时频域CFAR检测门限获取方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
相参雷达体制下采用时频域处理的CFAR检测器面临的一个共性问题就是由于时频域杂波模型与实际不匹配,以及数据样本有限导致的模型参数无法准确估计,进而导致实际检测器性能总是与理论设计有较大差距.为此,本文通过分析相参雷达时频域恒虚警(CFAR)检测门限与虚警概率的函数关系,提出一种基于最小二乘拟合的检测门限获取方法,并给出了其工程实现途径.最后,采用实测数据对该方法进行检测性能仿真实验,实验结果表明,提出的检测门限获取方法有效可行,具有很好的工程应用前景. 相似文献
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高斯白噪声背景下,采用滑窗能量积累检测器进行扩展目标检测存在陷落损失问题.对此,提出了基于距离单元筛选的扩展目标检测方法.采用参与能量积累的距离单元所具有的等效信噪比最大化作为距离单元筛选准则,并对筛选出来的距离单元进行能量积累检测.通过距离单元筛选减少滑窗能量积累检测中参与积累的背景噪声单元数量来改善检测性能.最后,通过仿真实验验证了距离单元筛选性能以及基于距离单元筛选的扩展目标检测方法的检测性能.实验结果表明,对于散射中心稀疏分布的扩展目标,该方法能够有效改善距离像滑窗能量积累检测的检测性能. 相似文献
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极化信息的利用对提高非相参雷达性能有重大的理论和实践意义。文章研究了双极化非相参雷达中的极化估值理论及极化信息的获取方法,并给出了非相参雷达中双极化接收机的方框图和估算回波stokes参数的具体算法。 相似文献
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