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近年来,由于军民领域应用需求的爆发增长,以无人机和轻型直升机等为代表的低空慢速小目标得到了迅猛发展。与此同时,由于此类目标具有"飞行高度低、飞行速度慢以及散射截面积小"等特点,目标回波常常淹没于强地/海杂波中且在频域与慢速杂波混叠严重,致使基于频域滤波的传统检测技术难以对其有效探测,这为防空预警雷达带来了新的严峻挑战。首先在综合考虑了多路径干涉、大气衰减以及系统损耗等因素的情况下,构建了雷达"低慢小"目标回波模型,然后在通过Kalmus滤波器进行强杂波抑制的基础上,对长时间观测下的多帧雷达回波数据所合成的距离-慢时间像进行慢时间域降维平滑处理,最后结合Radon变换,在变换后的参数域通过设置门限完成目标检测,实验仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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研究了信号相关杂波背景下机载多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题,建立了机载MIMO雷达发射波束域空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)信号模型。为了提升杂波环境下目标的检测性能,通过最大化输出信干噪比构建了发射波束形成和接收滤波器的联合设计问题;然后,设计了一种新的基于优化最小化(majorization-minimization,MM)框架的迭代优化算法来解决联合设计问题。该算法通过合理寻找目标函数的下界可以有效提升算法的收敛速度并降低算法的运行时间。此外,与传统的相控阵雷达和MIMO雷达相比,优化后的发射波束形成和接收滤波器可以显著提升输出信干噪比,仿真实验验证了所提方法的有效性。 相似文献
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在强杂波背景下设计有效的海上雷达目标检测器是相当困难的。本文提出了一种基于海面散射的分维持性的雷达目标检测方法。它利用海上目标雷达回波与海杂波在分维持性上的差异来对海上舰船目标进行检测。将该方法用于实地录取的舰船雷达弱目标的回波,取得了较好的检测效果。 相似文献
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提出了一种适用于机载预警(AEW)雷达海杂波背景中目标检测的双参数有序统计恒虚警(CFAR)处理方法———BOS CFAR方法,并对该方法在非高斯海杂波背景、多脉冲非相参积累和多目标干扰环境下的检测性能进行了讨论和分析。理论分析和仿真结果表明,该方法能有效地提高AEW雷达海杂波背景中的CFAR检测性能。 相似文献
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针对雷达目标检测后的剩余杂波影响雷达航迹起始和航迹跟踪的问题,提出基于学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络的雷达杂波抑制方法。从雷达回波点迹的特征入手,通过分析目标点迹和杂波点迹的特征分布,通过人工提取特征的方式选取具有差异化的特征。根据特征数量和点迹类别数量构建LVQ神经网络分类模型,并对模型进行训练。利用训练好的LVQ神经网络分类模型对雷达回波点迹进行分类,区分目标点迹和杂波点迹,保留判别为目标的点迹,滤除判别为杂波的点迹,从而实现杂波抑制功能。通过对某型航管雷达的实测数据进行测试表明:该方法能够有效区分目标点迹和杂波点迹,杂波抑制能力比BP神经网络算法更好。 相似文献
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高重频频率步进雷达强杂波抑制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高重频频率步进雷达,提出了抑制强杂波的有效处理流程.在接收机前端控制中频带通滤波器的通带范围以减少进入后续处理的折叠杂波,在信号处理机中针对目标运动速度的不同提出了两种方法:通过波形参数设计及高分辨处理消除杂波对高速目标的影响;利用两幅高分辨距离像(HRRP)进行杂波相消以抑制杂波对低速目标的干扰.该处理不需要改变基本的频率步进波形,具有简单易行的优点.仿真和试验结果验证了所提方法的有效性. 相似文献
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针对杂波、噪声和干扰环境中弹载雷达扩展目标检测识别问题,结合认知理论,在频域基于最小均方误差(minimum mean-square error,MMSE)准则提出一种新的雷达发射波形优化算法,用以抑制杂波和对抗干扰。建立雷达信号时频模型,通过目标参数贝叶斯估计构造以均方误差为代价的功率受限目标函数,利用拉格朗日乘子法得出最小代价发射信号频域能量最优波形表达式。仿真结果表明,算法能够针对目标频率响应和杂波、干扰的相对强度合理分配发射信号的频域能量,提高目标估计精确度,优化雷达检测识别性能;仿真条件下,最小均方误差准则优化波形目标识别性能优于互信息量准则。 相似文献
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