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针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题,提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型,该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制,并依据不同的参数变化规律,设定多种函数进行描述,能够反映信号的联合变化和统计信息,较统计和脉冲样本图模型具备更好的识别效果。在层级模型基础上,针对MFR状态转移估计方法存在的鲁棒性、估计准确率不佳的问题,引入目标运动状态信息,构建双链隐马尔可夫模型(HMM),进而利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论优化估计结果,提出一种基于HMM的雷达状态转移估计方法,实验结果表明,提出的方法较改进前具备更优异的鲁棒性和估计准确率。 相似文献
针对频率步进合成孔径雷达(SAR)采用经典逆傅里叶变换成像方法时距离向无模糊测绘带宽度有限的问题,提出一种将频率步进SAR脉冲串信号等效为沿航迹分布的虚拟阵列雷达信号的模型及成像处理方法,并利用改进的后向投影方法实现对目标的无模糊成像。建立了频率步进SAR虚拟阵列模型,给出了基于该模型的高分辨距离像合成方法,并通过在原始后向投影方法的基础上引入距离偏移校正和二次相位补偿,实现了对目标的精确二维成像。结果表明:频率步进SAR虚拟阵列模型成像方法不受频率步进雷达无模糊测绘带宽度的理论限制,可以实现较宽测绘带内各目标的无模糊、快速成像。 相似文献
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传统RELAX算法是基于sinc核函数进行处理的,该算法在正弦信号参数估计上具有良好的鲁棒性和有效性。在远场成像条件下,逆合成孔径雷达(ISAR)目标回波可近似为复正弦模型,因而可以采用RELAX算法进行目标特征提取。当对ISAR实测数据进行处理时,复杂目标中强散射中心的高旁瓣电平和噪声的共同影响,造成特征提取中对散射中心的个数估计不准确,影响了特征提取精度。针对这一问题对RELAX算法进行了改进,提出采用加窗处理技术,对RELAX处理的核函数进行修正。数值仿真和对ISAR实测数据的处理结果表明,改进的RELAX算法改善了旁瓣性能,提高了散射中心提取精度。 相似文献
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