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文中研究基于频控阵波束锐化的主瓣干扰的抑制问题,在非均匀对数偏频的基础上,利用频控阵列阵因子的空时耦合和变化、距离依赖的特性自适应的进行发射波束形成,在角度域-距离域上实现主波束锐化和精准指向,极大地抑制距离依赖和角度依赖的干扰。由于只在目标点处才会出现最大的波束能量聚焦,在接收端利用线性约束最小方差(LCMV)准则,空域上和期望信号完全对准主瓣干扰,利用距离依赖的差异也可以实现有效的抑制。仿真实验验证了方法的有效性。 相似文献
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研究了多通道合成孔径雷达地面动目标检测(Synthetic Aperture Radar and Ground Moving Target Indication, SAR-GMTI)系统的目标参数估计问题,提出了一种非参的基于迭代自适应方法的速度估计算法(Iterative Adaptive Approach based Velocity Estimation, IAA-VE).该算法的核心思想是将SAR系统的参数估计问题转化为阵列处理中的幅相估计问题.具体而言,构建一个目标径向速度的阵列流形,通过递归方法求解一个加权最小二乘的代价函数,实现对目标信号的复幅度和径向速度的精确估计.仿真结果表明:IAA-VE算法能够精确高效地估计目标径向速度.另外,实验表明IAA-VE的性能优于已有的一系列参数估计方法. 相似文献
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通过多普勒波束锐化(Doppler Beam Sharpening, DBS)图像拼接可得到大范围的地面场景图像。然而实际中雷达平台的非理想运动(载机速度矢量和姿态的变化)会造成DBS图像拼接困难。为解决此问题,该文提出了一种有效的DBS图像拼接方法。首先利用惯导信息估计载机瞬时位置和雷达波束指向,然后将它们转化到初始时刻定义的参考坐标系下,得到图像校正参数。最后利用这些参数,完成图像拼接。实测数据的处理结果表明该文方法不仅较好地补偿了载机运动误差,而且与传统方法相比可以更好地改善DBS数据的拼接性能。 相似文献
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本文研究了星载运动目标检测(Ground Moving Target Indication, GMTI)系统中的目标定位问题。首先,采用几何向量法解释GMTI系统同时实现杂波相消和目标定位的基本原理。然后,基于高斯白噪声假设,推导了干涉相位误差的概率密度函数,该函数描述了目标定位精度与目标信噪比(Signal?to?Noise Ratio, SNR)和基线之间的关系。应用推导的概率密度函数,对现有的几个星载SAR?GMTI系统的目标定位性能进行分析比较,分析了基线误差对定位性能的影响。仿真结果验证了提出的概率密度函数的有效性。 相似文献
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