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针对无源跟踪中,标准当前统计模型无法自适应调整加速度极限值的缺点,设计了一种修正系数来通过机动目标的当前加速度自适应调整模型的加速度极限值,同时利用模糊控制的方法对修正系数的取值进行实时调整,实现了对当前统计模型的改进。最后结合容积卡尔曼滤波算法构造基于改进当前统计模型的自适应无源跟踪算法。仿真结果表明,相比基于标准当前统计模型的自适应跟踪算法,新算法对非机动目标、弱机动目标以及强机动目标都有更好的跟踪效果。 相似文献
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针对雷达有源加性复合干扰对抗的情况,传统的抗干扰算法只针对单一样式干扰进行抑制,很难做到有效权衡;由于有源复合干扰噪声功率高、欺骗性强的特点,为此提出了一种基于相位扰动的有源加性复合干扰对抗算法,该算法在斜变线性调频信号(SV LFM)信号的基础上,先对发射雷达信号的前后沿脉冲附加上一个扰动的相位,再通过与前一脉冲的匹配滤波,限幅处理和逆匹配,最后与当前脉冲进行匹配滤波处理,附加扰动的相位和限幅处理减弱了距离假目标信号的增益,而经过三次匹配滤波的作用,同样有效的削弱了大部分压制性干扰信号的成分,从而恢复出比较纯净的目标回波信号;通过实验仿真手段验证了相位扰动抗干扰算法的有效性,与传统直接匹配滤波的抗干扰算法相比,接收信号的信噪比提升了约25 dB。 相似文献