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为实现相参雷达有效抑制密集假目标干扰,提出一种调频斜率捷变联合双正交傅里叶变换的干扰抑制算法。在自卫式干扰条件下,雷达发射调频斜率捷变线性调频信号波形并接收1个相干处理间隔回波进行处理。首先,通过匹配相关运算法估计受干扰段回波的平均时延,并根据时延截取受干扰段回波;然后,利用双正交傅里叶变换将回波信号转换至调频斜率域,利用调频斜率差异分离真实目标回波与干扰信号,并设计遮盖窗对干扰峰值位置进行遮盖;其次,通过双正交傅里叶逆变换恢复真实目标回波;最后进行脉冲压缩、相参积累进一步抑制干扰。通过仿真实验验证了方法的可行性以及在不同场景下的有效性。效能分析结果表明经干扰抑制后真实目标检测概率大幅提高,且算法在应对假目标数量较多场景时具备优势。 相似文献
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自适应能量检测器(AED)是一种信号导向矢量完全未知时有效的检测器, 最早根据广义似然比(GLRT)准则得到。该文首先分析了AED一些重要特性。指出AED与根据Rao准则和Wald准则得到的检测器相同, 并得到了其精确的统计分布, 根据该统计分布进而较容易地推导出AED解析的检测概率(PD)和虚警概率(PFA)。其次利用AED设计了一种信号失配情形下的参数可调检测器。与现有的参数可调检测器相比, 新检测器对失配信号的检测具有更好的灵活度。此外, 对于匹配信号, 新检测器具有更高的检测概率。该可调检测器的这些功能通过调节两个标量参数实现, 两个参数被称为可调参数。 相似文献
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修正的削减平均MTM(modified trimmed mean)恒虚警(constant false alarm rate, CFAR)算法通过对前后滑窗的削减平均再求和实现杂波功率估计,其在多目标环境下具有很好的抗干扰性能。为了提高VI检测器在多目标背景尤其是前后滑窗都存在干扰目标时的检测性能,将MTM算法应用于VI(variability index)检测器,提出了一种改进的恒虚警检测器(VIMTM),该检测器的检测阈值由CA、GO和MTM算法产生。同时本文推导了MTM算法标称化因子TMTM的表达式,在SwerllingⅡ假设下,对VIMTM在不同的杂波背景下的性能进行了仿真分析,并与VI和基于OS (order statistic )的OSVI进行了比较。结果表明,在均匀环境和多目标背景下,VIMTM检测性能较好,且具有更强的鲁棒性;在杂波边缘背景下,VIMTM控制虚警的能力与VI、OSVI相当。另外,与OSVI相比,VIMTM缩短了参考样本的排序时间,提高了检测器的工作效率。 相似文献
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在球不变随机向量杂波条件下,研究了目标方向向量失配时距离扩展目标的检测问题.针对不依赖于散射点密度的广义似然比检验检测器,从理论上分析了信号实际方向向量与导向矢量失配对检测性能的影响,推导了失配条件下的检测和虚警概率公式,证明了检测器的恒虚警率特性.仿真实验表明,检测器对能量均匀分布的目标具有最佳性能,对失配目标信号具有很强的抑制能力;进一步分析表明,目标幅度起伏会带来一定的检测损失,而距离单元间散射点的相关性在高值检测概率区也会引起检测损失. 相似文献
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针对雷达目标一维距离像识别研究,将子空间法中的核主成分分析方法(KPCA)与LVQ神经网络相结合应用到雷达目标一维距离像识别中,提出了KPCA-LVQ算法,并取得了较好的识别效果。研究中发现,在使用核主成分分析时,存在核函数中未知参数难以确定的问题。针对此问题,深入分析核函数矩阵和核函数参数之间的关系发现,主成分的贡献率与核函数的参数之间存在着一定的对应关系。据此,确定了基于主成分贡献率的优化问题,并采用粒子群算法(PSO)进行优化求解,得到最优的核参数。实验分析结果表明,该方法克服了核主成分分析方法中依靠经验来确定未知参数的缺点,降低了计算量,提高了目标识别率。 相似文献
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针对低信噪比下雷达目标一维距离像质量不高、影响目标识别率的问题,将小波阈值降噪的方法应用到雷达目标一维距离像识别研究中,设计了一种新的小波阈值函数,提出了基于小波阈值降噪的雷达一维距离像识别的方法。利用仿真数据进行实验验证,以LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络作为分类识别器,进行目标的分类识别研究。结果表明,将小波阈值降噪用于雷达目标一维距离像识别,在低信噪比时能够有效地降低噪声,提高距离像的质量,从而提高目标一维距离像识别率,同时实验也验证了所提出的新阈值函数相较于原阈值函数能更加有效地降低噪声,提高识别率。 相似文献