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针对传统CFAR(Constant False Alarm Rate)检测器不能同时适应于均匀和非均匀杂波背景的问题,提出了一种改进的CFAR检测器,即IEGOS(Iterative Excision Greatest of Switching)-CFAR检测器。在迭代删除的基础上,采用Switching方法,利用检测单元幅度自适应选择参考单元,得到前后滑窗的局部杂波功率估计,然后取二者中的最大值作为总的杂波功率估计,实现恒虚警检测。在SwerlingⅡ型目标和瑞利包络杂波分布的假设下,推导证明了IEGOS的恒虚警性,与CA、GO、SO、OS和EXS算法的对比分析表明IEGOS在均匀杂波、多目标干扰和杂波边缘中均拥有较好的性能,且该算法无需排序,便于工程实现。 相似文献
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针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。 相似文献
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针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。 相似文献
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杂波、低检测概率和目标间观测相互干扰等因素,使得目标观测的来源难以辨别,提出一种基于改进GMPHD滤波的多目标跟踪算法,通过引入目标标记和权重向量,增广了标准GMPHD迭代中目标信息.基于高斯分量合并策略、目标状态估计策略和高斯分量优化策略,能够有效地改善目标状态估计精度和滤波迭代效率.目标跟踪仿真实验结果表明了所提算法的有效性及鲁棒性. 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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杂波环境下的机动目标跟踪问题具有非线性、非高斯、不完全观测的特点,其难点在于观测值与目标的对应关系及每一时刻的运动模式均呈现高度不确定性。文中将多模型理论和辅助粒子滤波算法相结合,提出了一种新的杂波环境下机动目标跟踪算法——多模型辅助粒子滤波算法(MMAPF)。仿真结果表明,该算法与传统的交互多模型——扩展卡尔曼滤波算法、辅助粒子滤波算法相比,在相同的情况下,具有更高的滤波精度和较好总体性能。 相似文献
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提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法,算法利用了小波变换的多分辨率、多尺度特性,将要检测的图像分解到不同频率的多个尺度上,再采用形态学的背景估计和形态滤波技术,对分解后的子图像进行处理、小波重构。仿真实验表明,该算法可较强地抑制云层、海浪以及海天线的强杂波背景和强噪声的干扰,可检测出信杂比(SCR)为2的目标,适用于舰载红外警戒系统。 相似文献
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干扰和多径是影响接收机导航定位性能的两个主要因素。针对卫星导航接收机的抗干扰问题,提出了一种基于两级滤波结构的卫星导航天线阵抗干扰算法。第一级滤波采用功率倒置算法抑制干扰,通过相关解扩提高卫星信号的信噪比,并估计出其空间特征矢量。第二级滤波用估计得到的卫星信号空间特征矢量对第一级滤波输出信号进行加权处理,从而形成指向卫星信号方向的主波束来进一步提高信噪比。仿真结果表明,该算法的性能明显优于功率倒置算法,且非常接近传统的波束形成算法,不需要阵列校正以及姿态测量单元辅助,其实现代价远小于传统的波束形成算法。 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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在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。 相似文献
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针对宽带毫米波高分辨雷达体制 ,研究了杂波环境中的目标检测问题。提出了极化域线性积累滤波的思路以提高雷达接收信号的信杂比 ,在此基础上利用宽带波形固有的径向高分辨力对目标进行一维距离成像 ,估计出回波中强散射点的数量和分布 ,通过对不同径向分辨单元内的强散射点进行整体检测 ,可进一步有效地提高信杂比 ,改善雷达的检测性能。最后在毫米波段的实验仿真结果表明该方法是一种非常有效的扩展目标检测方法 相似文献