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独立分量分析在雷达信号分选中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
独立分量分析(ICA)是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号。在深入分析ICA算法的基础上,提出了将其用于雷达信号分选的新思路。计算机仿真表明,这种算法应用于雷达信号分选时可以获得比较好的分离效果。 相似文献
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用杂波子空间近似法实现机载相控阵雷达的自适应杂波抑制 总被引:1,自引:0,他引:1
在机载情况下,多普勒展宽的时变杂波可以由相控阵雷达中的空间-时间处理器得到最佳的抑制。然而对于大型阵列的实时应用却很困难,这是由于这种空间-时间最优处理要求很高的计算量(大约为每次迭代O{(NM)^2},其中N为阵元数,M为时间采样数)。在本文中,首先通过杂波子空间分析证明了杂波自由度小于N+M,且单个多勒滤波器输出的杂波自由度很小,从而可以用一个仅有N+M个自由度的低阶处理器来实现最佳的杂波抑制 相似文献
287.
研究基于空载雷达测量下的机动目标状态估计器的设计问题。通过建立直角坐标状态方程和选取一种伪测量量,并采用测量模型线性化的方法,建立起了估计器的基本结构,在此基础上增加距离通道的冗余滤波,进一步提高距离通道的估计精度,最后将估计器联入整个综合火力/飞行控制系统中,进行了Monte Carlo仿真,仿真结果表明,设计的目标状态估计器具有很好的跟踪估计性能。 相似文献
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针对雷达回波信号波达方向估计精度差和时频分析方法运算量大的问题,以极化敏感阵列为模型,结合时频分析方法,充分利用回波信号的空域、时频域和极化域信息,对雷达回波信号进行更准确的估计,并简化其计算量。分析基于空间极化时频分布的多重信号分类(MUSIC)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法,并结合两者的优缺点提出了一种改进算法。改进算法用极化时频ESPRIT算法对来波信号确定大致的方位角,以每个方位角为中心确定一个小角度范围,在此范围内用MUSIC算法进行谱峰搜索,得到较准确的波达方向(DOA)估计值,在确保DOA估计精度的基础上节省大部分运算时间。仿真试验验证了该改进算法的有效性。 相似文献
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