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1.
针对阵元失效下MIMO雷达目标DOA估计性能下降问题,提出一种基于虚拟阵列采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效两种情况。当冗余虚拟阵元失效时,通过合并空间上位置相同的正常冗余虚拟阵元输出数据以实现信号降维与失效阵元数据填充。当非冗余虚拟阵元失效时,经降维填充后的数据矩阵中仍存在整行缺失数据,根据降维数据矩阵的低秩和稀疏先验,建立带低秩和稀疏约束的矩阵填充模型,并利用ALM-ADMM算法求解来恢复完整的降维数据矩阵。最后利用root-MUSIC算法估计目标DOA。仿真结果表明,本文方法能够有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。  相似文献   
2.
合成孔径成像雷达(SAR)具有数据量大、采样率高等特点,针对传统压缩感知(CS)的SAR成像存在精度低及抗噪性能差的问题,该文提出一种基于迭代近端投影(IPP)的2维欠采样合成孔径雷达成像重建方法。即通过对雷达回波构建为距离频域-方位多普勒域的2维稀疏表示模型,在此基础上将成像问题转化为距离向和方位向压缩感知稀疏重构问题,利用迭代近端投影算法的函数优化模型来表示合成孔径雷达成像中的稀疏表示,最后采用平滑削边绝对偏离(SCAD)罚函数获得近端算子以求解该模型并进行成像。仿真与实测数据处理结果表明,所提方法成像效果更好。  相似文献   
3.
针对合成孔径雷达欺骗干扰过程中雷达参数侦测困难以及传统间歇采样导致假目标滞后的问题,提出一种改进的间歇采样转发方式,通过对采样存储的信号进行处理,根据线性调频信号延迟与频率偏移耦合的特征达到假目标串前移的效果,从而有效保护干扰机附近区域的场景目标.定量分析了假目标位置与信号处理阶数和延迟量的关系,仿真给出了不同参数情况下假目标串的干扰效果.改进方法在保留了间歇采样所有优势的情况下,解决了假目标滞后的问题,同时也隐藏了传统移频干扰会导致中心频率偏移的特征,并且所形成假目标的位置与雷达信号调频斜率无关,适用于雷达脉间调频斜率捷变的情况.  相似文献   
4.
5.
伪随机等效采样利用采样周期数与采样点数间的互质关系使各采样点均匀复现于同一周期,从而达到较高的等效采样速率。然而为了精确重构出原始信号,需大量采样数据,因此导致采样时间过长,实时性能差。针对上述问题,提出了一种基于压缩感知理论的伪随机等效采样信号重构方法,通过构造伪随机等效采样观测矩阵并选择离散傅里叶变换基建立稀疏重构模型,然后利用压缩感知中的正交匹配追踪算法求解该模型,从而重构出原始信号。仿真实验表明,所提方法在采样点个数40时,重构成功率达99.73%。  相似文献   
6.
宽带噪声雷达参数估计时通常会采用宽带互模糊函数的方法,但是在处理机动目标时这种方法需要在距离、速度及加速度3维搜索而导致运算量巨大,为此该文提出一种基于共轭噪声组的机动目标参数估计算法。该算法首先根据回波伸缩效应预设多路通道,每路通道截取固定长度的噪声组内信号进行混频,然后利用分数阶傅里叶变换(FrFT)估计混频信号的多普勒相位,根据相位信息构造补偿函数,并对补偿后的噪声组信号利用频域尺度相关(FSC)算法估计回波的时延,最后联立多普勒相位及时延信息获取目标的距离、速度和加速度。该算法避免了目标参数3维搜索的过程,无需时域重构回波信号,较宽带互模糊函数方法极大地降低了运算量,整个算法都可通过快速傅里叶变换(FFT)实现,便于系统实时处理。仿真结果验证了该算法的有效性及优势。  相似文献   
7.
陈金立  陈宣  朱艳萍  龙伟军 《电讯技术》2013,53(8):1006-1011
在多目标情况下,统计多输入多输出(MIMO)雷达需要对不同观测通道中估计出的目标参数进行配对,才能完成多个目标定位及其速度估计。针对这一问题,对统计MIMO雷达提出了一种映射搜索配对法来实现在不同观测通道中的目标距离延时和多普勒频率估计值的配对,从而获得目标位置及其速度估计值。仿真结果表明,该方法在目标雷达散射截面(RCS)闪烁情况下能对多个目标进行有效定位和速度估计。  相似文献   
8.
针对现有基于视频监控的人流量统计方案成本高、算法复杂且不利于个人隐私保护的局限性,利用毫米波雷达体积小、成本低、分辨率高的特点,提出了一种基于双时间点检测的人流量监测方法。该方法先获取人体目标散射点位置和多普勒频移信息来构成点云数据,然后根据多普勒频移正负来判断人体的运动方向,并筛选具有高多普勒频移值的点云数据以降低干扰点对聚类结果的影响;在双时间点对特定区域内人员数量进行统计,并根据双时间点之间所获取的点云数据聚类结果对所统计人员数据进行修正。实验结果表明,该方法能够用匿名的方式以较高的正确率统计人员进出。  相似文献   
9.
在穿墙雷达成像中,侧墙与目标、后墙之间反射产生的多径虚像与杂波严重干扰了目标检测成像。本文首先建立了此类虚像和杂波形成的场景模型,并构建目标和墙体之间的多径传播模型,以此为基础给出选取子孔径的基本准则。然后基于子孔径图像相乘的原理,提出伽马校正的方法,即根据图像对比度的比例关系获得每个子图像指数权值并将加权的子图像进行连乘,从而达到抑制多径虚像与强杂波的效果。最后给出实验仿真和相应的分析,目标信杂比有了明显提高。  相似文献   
10.
利用加权平滑l0范数(Smoothed l0, SL0)算法估计MIMO雷达目标DOA时,需要把协方差矩阵进行矢量化来获得相应的稀疏重构模型,并利用信号和噪声子空间的正交性来构造加权向量。然而当存在相干信源时,MIMO雷达协方差矩阵的秩将退化,这会使得稀疏重构模型的误差较大以及无法正确区分信号和噪声子空间,导致加权SL0算法的DOA估计性能恶化。针对上述问题提出了一种基于协方差匹配SL0算法的MIMO雷达DOA估计方法。该方法利用协方差匹配准则重构出一个满秩的协方差矩阵,恢复MIMO雷达协方差矩阵的Toeplitz特性,并利用协方差逆矩阵的高阶幂来近似噪声子空间从而计算加权向量。仿真分析表明,该方法能够在无需预知信源数目的情况下有效地完成对相干信号的DOA估计。  相似文献   
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