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针对机载认知雷达信号处理的特点,设计了一种基于数字高程模型数据的地杂波建模方法。该方法首先从数字高程模型数据中提取对杂波功率谱有影响的地形因子,然后结合地理地貌学理论和地形因子对数字高程模型提供的真实地貌类型进行量化分类;设计动态数据库来存储量化后的地貌信息,以提高杂波建模过程的实时性;最后基于地貌信息和后向散射系数模型构建地杂波。仿真结果表明,采用该方法构建的地杂波模型符合机载雷达所处的地貌实际情形,用作机载认知雷达的先验信息时具有真实、稳定和可靠的优势,可有效地辅助机载认知雷达提高工作性能和生存力。 相似文献
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发射波形自适应能够优化雷达在检测、跟踪和抗干扰等方面的能力,但其性能的好坏与雷达目标和杂波先验知识有很强的相关性。采用最大输出信杂噪比准则设计的雷达发射波形自适应方法已经在理论上被证实可行和有效。为了提升这类方法的实际应用价值,本文利用Swerling统计模型和数字高程模型（Digital elevation model,DEM）提供的目标和杂波先验信息,针对机载相控阵雷达,分析了基于最大输出信杂噪比（Signal-to-clutter-noise ratio,SCNR）准则的发射波形自适应方法性能和实用价值。仿真结果表明,这类发射波形能够自适应地随着目标和杂波的变化而改变,并实现二者的最优匹配,在提升雷达输出信杂噪比上优于传统发射波形,具有良好的实际应用前景。 相似文献
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受机载雷达体积和重量的限制, 传统方法难以在低复杂度下达到最优雷达杂波抑制效果. 该文在分析多级维纳滤波结构基础上, 提出了一种变对角加载多级维纳滤波的空时二维自适应处理方法, 通过理论推导, 建立了新方法的后向递推算法, 并应用新算法抑制机载雷达杂波. 仿真结果验证了该算法的可行性和有效性. 在低维滤波器结构下, 该算法性能优于相关传统方法, 鲁棒性强. 在机载雷达杂波抑制中, 该算法能获得-80dB的零陷深度, 可实现良好的杂波抑制效果, 具有实际工程应用前景. 相似文献
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