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相比相控阵雷达,多输入多输出(MIMO)雷达发射功率密度低,在低信噪比条件下空间分集特性优势不明显,检测概率降低。针对此问题,提出了基于逐目标消除-动态规划的多目标检测前跟踪(TBD)算法。该算法先利用统计量筛选航迹点,对信号进行积累,在降低TBD运算量的同时,减小了噪声的积累;再采用逐目标消除的思想,克服了动态规划的航迹分叉和仅能处理单目标的缺陷,实现了多目标的有效检测。文中还推导了目标检测的虚警概率和检测概率,给出了检测门限与虚警概率的关系。复杂度分析和仿真表明,相比传统TBD算法,所提算法的运算量明显降低;相比传统MIMO雷达检测方法,在相同虚警概率和检测概率条件下,所提算法要求的信噪比降低了5 dB,有效提升了检测性能。 相似文献
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针对低信噪比条件下高速机动目标运动参数估计问题,将Hough变换(HT)和修正离散线性调频傅里叶变换(MDCFT)相结合,提出一种新的雷达信号处理算法(HMDCFT)。该算法首先采用Hough变换,从距离像图像中提取目标运动轨迹特征,校正距离走动并解速度模糊;然后利用MDCFT校正多普勒频率徙动,估计目标运动参数;最后沿估计的目标运动轨迹对回波能量进行相参积累。数值实验表明,该方法具有优越的抗噪声能力和运动参数估计性能。相比于利用距离像间相关性的包络互相关法,其抗噪声能力提升了约17.6 dB;即使雷达回波输入信噪比低至-35 dB,该方法仍可精确估计目标运动参数,充分聚焦目标回波能量。 相似文献
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由于在雷达弱小目标的检测和跟踪过程中,目标是典型的弱小目标且回波较弱,常规的检测算法难以奏效。针对此特点提出采用雷达弱小目标先跟踪后检测的方案,通过对雷达弱小目标长时间积累检测问题进行界定,并根据信号的特殊性对雷达弱小目标进行检测。首先通过进行目标预测,并在此基础上对检测出的目标进行目标跟踪。利用目标的运动沿各种可能轨迹积累能量的特征,对各个能量积累值进行检测判断,从而检测出真实目标并提取出目标的运动轨迹。文中首先对动态规划应用于弱小目标检测的算法进行了详细的描述,同时,对动态规划应用于弱小目标方法的性能也做了进一步分析,并对检测概率和虚警概率关系进行了较详细的推导。最后,通过仿真实验和性能分析得出了门限与虚警概率的关系。 相似文献
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背景辐射噪声是弱信号检测面临的难点问题。提出了一种显著提升信噪比实现匀速运动弱目标的有效检测算法。建立目标坐标空间和速度空间,以不同速度矢量控制图像叠加,形成提升了信噪比的新的图像序列并构成图像空间;利用恒虚警判决法在图像空间中检测候选目标点;根据候选目标点所对应的坐标向量和速度向量分别映射到坐标空间和速度空间,由两个空间中出现的峰值判定目标点。实际红外成像系统实拍实验表明,算法能将信噪比提升至接近原图的N倍,目标检测概率和虚警概率都明显优于所对比的弱目标检测算法。 相似文献
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提出了一种基于非参量CUSUM的超宽带信号快速检测算法,该算法针对认知超宽带频谱感知中超宽带信号检测问题,根据超宽带信号占空比低的特点,选择短时能量作为非参量CUSUM算法的观测统计量,将块检测思想和序列检测思想进行有机结合,克服了块检测算法的信噪比门限效应,并采用加滑动预处理窗的方式降低噪声对观测统计量的影响。本文通过自适应改变非参量CUSUM算法中Reference Value取值的方法,提出改进算法以进一步缩短检测延迟。仿真证明,占空比为1/10、信噪比为-25dB时, 所提算法可在用户发送50个脉冲的时间内以90%的概率检测出主用户信号的存在,而能量检测算法在8dB时才能达到相同检测概率,且所提算法检测延迟小于能量检测算法。改进算法在-10dB≤SNR≤5dB条件下可明显缩短检测延迟。 相似文献
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为解决频谱感知算法在低信噪比(SNR)时检测概率较低且检测所需采样点数较多的问题,提出了基于随机共振和非中心F分布(SRNF)的频谱感知算法。通过引入直流随机共振噪声,建立了SRNF的系统模型,推导了服从非中心F分布的检验统计量表达式、虚警概率与检测概率以及判决门限表达式,并采用数值法求解最佳的随机共振噪声参数。仿真结果表明,在低信噪比时,所提基于SRNF算法的检测性能优于能量检测(ED)算法和基于F分布的盲频谱感知(BSF)算法,当虚警概率为5%、信噪比为–12 d B、采样点数为200时,所提算法的检测概率是95%,分别比BSF算法和ED算法高34%和67%;当信噪比为–12 dB、检测概率达到95%时,所提算法所需的采样点数是210,比BSF算法节省了340个采样点。此外,噪声不确定度对所提算法的影响小于ED算法。 相似文献
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针对弱信号条件下GPS C/A码捕获问题,提出一种基于平均相关和差分相干累积的码捕获算法。首先,引入相干能量最大值与第二大值的比值作为判决变量,仿真了各种捕获算法的虚警概率得到最佳的判决门限;然后,通过设置的判决门限获得不同多普勒频率偏差及信噪比条件下的检测概率;最后,比较了所提差分相干累积算法、相干非相干累积算法以及非相干累积算法的捕获灵敏度。仿真实验表明,在相同接收数据长度的情况下,采用差分相干累积算法比其他2种算法提高捕获灵敏度约2 dB。 相似文献
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宽带分布式全相参雷达具有高距离分辨力和高角度分辨力,可在实现对目标探测的同时获得更为精细的信息。其中,准确的相参参数是实现宽带全相参的关键。在远距离探测场景下,目标回波SNR较低,导致单部雷达无法探测到目标。如何在此情况下准确地估计相参参数,完成多部雷达相参合成,是分布式全相参雷达实现远距离探测的核心问题。本文首先建立了针对高速运动复杂目标的宽带Chirp去斜回波模型,并建立了相参参数的数学模型。然后,提出了基于MUSIC法的宽带分布式全相参雷达相参参数估计方法,通过估计观测目标的散射点个数、极点以及复幅度,重建宽带回波信号,并基于该无噪声重建信号估计相参参数。最后,利用仿真分析验证了本文提出方法在低SNR下的有效性。 相似文献
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针对传统分布式协作频谱检测算法认知用户不能实时检测问题,该文提出基于扩散策略的实时分布式协作检测算法。算法利用各个节点的本地代价表示全局代价,通过最小化各个节点的代价使得全局代价最小。采用最速下降法,利用迭代方式计算各个节点检测量的最优估计值,得出估计值的理论稳态均值和方差,得出虚警概率、检测概率以及检测门限的封闭表达式。理论分析和实验结果表明,该算法能够有效解决分布式网络认知节点的实时检测问题,并具备快速学习和适应环境变化的能力。当虚警概率为0.01且检测概率达到0.9时,平均信噪比较平均共识和非实时扩散策略降低了约6 dB,能够实现在极低信噪比条件下的信号检测。 相似文献