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在传统PD雷达中,当相干积累时间较长或信号带宽很大,目标运动速度很高时,回波会出现越距离单元走动,从而影响雷达探测目标的性能。Keystone变换是校正脉冲回波距离走动的常用方法。在此研究了Keystone变换的3种常用实现方法,通过仿真分析验证了算法的有效性,找出了低复杂度算法,对工程实现具有一定的参考意义。 相似文献
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Keystone变换所需的插值运算存在计算量大的问题,尤其是用于空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)时需要对每个阵元接收的数据分别进行Keystone变换,给工程实现带来了困难.为了解决这一问题,提出了一种在波束域进行Keystone变换校正目标距离走动的新方法,该方法将传统的对每个阵元数据的Keystone变换转换为在波束域进行Keystone变换,从而将N个阵元对应的N次Keystone变换转换为只在主波束内进行一次Keystone变换,这样做使算法的主要运算量降低为原来的1/N.然后将压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论用于空时自适应处理的目标参数估计,取得了良好的估计性能.最后通过仿真实验验证了本文方法的有效性. 相似文献
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由于非合作的机动多目标相对于雷达射线的姿态是时变的,而且目标间可能存在相对运动,给逆合成孔径雷达(ISAR)成像造成较大的困难。当多目标间存在相对运动时,直接利用常规补偿方法通常得不到满意的结果。该文建立了目标相对运动的模型,分析了相对运动对成像的影响,提出了一种新的相对运动补偿算法。该算法对存在相对运动的目标在距离上利用Keystone变换进行分离,提取相对运动目标的回波,分别利用Autoclean算法进行运动补偿。模拟和实测数据的成像结果表明,该算法是可行的。 相似文献
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In passive radars, coherent integration is an essential method to achieve processing gain for target detection. The cross ambiguity function (CAF) and the method based on matched filtering are the most common approaches. The method based on matched filtering is an approximation to CAF and the procedure is: (1) divide the signal into snapshots; (2) perform matched filtering on each snapshot; (3) perform fast Fourier transform (FFT) across the snapshots. The matched filtering method is com- putationally affordable and can offer savings of an order of 1000 times in execution speed over that of CAF. However, matched filtering suffers from severe energy loss for high speed targets. In this paper we concentrate mainly on the matched filtering method and we use keystone transform to rectify range migration. Several factors affecting the performance of coherent integration are discussed based on the matched filtering method and keystone transform. Modified methods are introduced to improve the performance by analyzing the impacts of mismatching, precision of the keystone transform, and discretization. The modified discrete chirp Fourier transform (MDCFT) is adopted to rectify the Doppler expansion in a multi-target scenario. A novel velocity estimation method is proposed, and an extended processing scheme presented. Simulations show that the proposed algorithms improve the performance of matched filtering for high speed targets. 相似文献
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对于高距离分辨雷达,快速复杂运动目标在相参积累时间内出现的越距离单元走动给检测与识别带来极大的困难.本文针对快速旋转目标越距离单元走动的问题,提出了一种新的分段伪Keystone变换方法,对越距离单元走动进行校正.该方法首先将数据按一定准则分段,每段数据用伪Keystone变换处理,校正目标的越距离单元走动,然后将每段数据"拼接"在一起,完成整个观测时间的距离像对齐,并在此基础上实现积累时间内的相参检测.采用离散匹配傅里叶变换实现了该变换的快速算法,仿真实验验证了算法的有效性. 相似文献
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