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机载预警雷达存在着固有的多普勒盲区问题,该盲区不仅易引起目标航迹中断和重起批,还容易引起数据关联的错误。基于此,提出了一种新的多目标点迹-航迹关联方法,该方法引入了由多普勒盲区造成的第二类空量测,将点迹-航迹关联作为最优二维分配问题求解,同时,为延长航迹寿命,采用多普勒盲区先验信息对传统航迹撤销准则进行了修正。仿真结果表明:在杂波、多目标环境且存在多普勒盲区的条件下,该方法航迹中断率较传统方法有明显下降。 相似文献
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为使海杂波的仿真与作战环境相结合,介绍了利用球不变随机过程(SIRP)仿真相关K分布杂波的方法。提出了一种基于功率拟合的时空相关K分布海杂波仿真方法,并结合具体的雷达波形实现了海杂波的信号级合成。通过仿真实验对方法进行了验证。 相似文献
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本文分析了常规处理和ΣΔ-STAP的原理,通过仿真,比较了常规处理和ΣΔ-STAP方法的改善因子曲线、平均输出杂波加噪声功率以及空域频响图,并且用实测数据对两种方法的效果进行了验证。结果表明,ΣΔ-STAP能够降低杂波输出,尤其降低主杂波输出,使主杂波变窄,能够增强机载雷达低速目标检测能力。 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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