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针对目前双通道SAR地面运动目标检测(GMTI)方法采样数据量过大的问题,该文提出一种基于压缩感知的双通道SAR运动目标检测方法。该方法首先沿方位向进行随机稀疏采样得到双通道原始回波数据,然后通过匹配滤波方法实现距离向聚焦,并利用压缩感知技术实现方位聚焦,最后运用传统相位中心偏置天线(DPCA)技术进行杂波抑制。通过公式推导从理论上分析了该算法利用双通道方位稀疏采样数据实现杂波抑制的可行性,同时详细分析了运动参数对目标成像的影响。仿真与实测数据实验表明该算法在方位向欠采样情况下仍具有良好的杂波抑制性能。 相似文献
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针对强目标信号污染严重影响传统阵列流形校正算法通道均衡性能问题,提出了一种基于雷达回波数据模归一化矢量的自适应通道盲均衡算法.该方法首先构造与回波数据矢量对应的模归一化矢量,然后对其协方差矩阵进行特征分解,最后将回波数据矢量的各分量除以最大特征值对应的特征向量的相应分量实现通道均衡.理论分析和实测数据处理结果验证了该方法的稳健性. 相似文献
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本文提出了一种相干源波达方向估计算法.该方法利用C-SPRIT思想,通过构造数据矩阵,使得无论是否存在相干信号,均能很好估计信号波达方向(DOA).传统的空间平滑技术通过子阵平滑来解决相干源DOA估计问题,但信号之间并没有完全解相干,孔径损失也很大,且最多只能估计2N/3个相干源(N为阵元数目).本文方法也采用空间平滑去相干的思想,但无孔径损失,信号之间完全解相关,提高了相干源DOA估计精度,并且能估计N-1个相干源,该方法利用ESPRIT数值求解进行角度估计,无需角度搜索,运算量小,计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性. 相似文献
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在实际的机载多通道地面运动目标检测(GMTI)系统中,通道失配误差的存在降低了地杂波的抑制性能,进而影响了弱运动目标的检测.为了补偿通道间的失配误差,提出了一种基于地杂波数据的通道均衡方法.该方法根据机载多通道雷达地杂波信号的特性,利用维纳滤波技术估计并补偿了该失配误差,不需要改装现有的雷达设备.其次分析了在有限样本下该方法的性能与地杂波信号相关系数的关系,并利用实测数据实验验证了该方法的有效性. 相似文献
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低重频、短数据条件下的雷达成像是比较困难的,同时,星载平台观测的碎片目标多以群目标形式出现。针对窄带条件下的空间碎片群目标成像问题,该文提出了一种基于稀疏重构的空间碎片群目标成像方法。由于空间碎片通常存在高速自旋现象,且碎片之间因质量、密度等物理差异存在明显的转速差,利用观测时间内碎片群的多周期观测数据与转速差异性,结合回波的自相关特性,能有效实现碎片群的转速检测。由于碎片在空域具有强稀疏特性,结合碎片转速,利用观测矩阵抽取数据,可以实现等效插值操作,并且将稀疏重构得到的数据进行重排,即可得到各个目标的像。抽取操作能够一定程度地抑制其他碎片的回波能量,并解决在低重频条件下的多普勒模糊问题。理论分析证明了该文所提方法的有效性,仿真实验表明,该文所提方法能够在低重频条件下实现对碎片群目标的分别成像。 相似文献
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