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基于瞬时频率的脉内调制识别技术 总被引:4,自引:0,他引:4
雷达信号脉内调制识别是雷达侦察的一个重要内容,基于瞬时频率的识别技术可以实现对多种调制类型信号的识别及参数提取,该方法在一定信噪比条件下有较高的正确识别率,算法也较为简单,适合在雷达对抗侦察数字接收机上高速实现。 相似文献
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在实时信号分析中,离散小波变换在DSP上的有效应用受到了特别的关注,介绍了Mallat快速小波变换算法,通过与常用小波基相对应的正交镜像滤波器组,实现了对信号的快速小波分解;利用小波的频带分离特性和噪声的小波变换特性,提高了信号包络提取的精度。 相似文献
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基于匹配模板法截获脉压雷达信号 总被引:2,自引:0,他引:2
在信号环境较好的情况下,先期截获到某脉冲压缩雷达信号并且成功分析,保存采样数据,制定针对该信号的匹配模板,当该信号再次出现时,匹配模板可以完成匹配接收。如果模板“干净”,该方法对线性调频(LFM)雷达信号的截获信噪比可以达到-14dB。 相似文献
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由于现有雷达目标跟踪波形和检测门限自适应算法大多围绕以距离、距离率作为量测的一维运动目标展开,忽略了角度对目标跟踪的影响,从而无法对目标进行跟踪定位。为此,提出一种杂波背景下针对二维机动目标跟踪的雷达波形和检测门限联合自适应算法。首先,对传统基于时延-多普勒分辨单元的理论作进一步扩展,设计出一种包含距离-距离率和方位为量测的具有“棱柱”结构的分辨单元;然后,给出了包含波形参数和检测门限的量测误差协方差的联合近似表达式;最后,利用认知雷达思想,以滤波误差协方差的迹最小为代价函数自适应选择下一时刻的波形参数和检测门限,以提高系统的跟踪性能。仿真结果表明,波形和检测门限联合自适应算法的跟踪性能要明显优于传统的固定参数跟踪算法。 相似文献
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针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵无模糊测向算法。该算法在传统MUSIC算法模型基础上,首先对阵列接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算实现孔径扩展,提高了阵列自由度。然后利用任意阵列下的空间平滑恢复新协方差矩阵的秩,最后通过MUSIC算法进行DOA估计。仿真实验结果表明,与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。 相似文献