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多普勒盲区条件下的改进粒子滤波跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
机载预警雷达采用脉冲多普勒体制,具有良好的低空探测性能,但其存在不可忽略的多普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标航迹中断和重起批。针对多普勒盲区条件下的目标连续跟踪问题,提出了一种基于多假设运动模型的改进粒子滤波跟踪方法。该方法根据多普勒盲区对目标状态的约束形成多个可能的运动模型,粒子在每个模型下再进行带有状态约束的更新,当新出现的量测值落入任何一个运动模型形成的粒子云内,则航迹关联成功。仿真结果表明,该算法在不同盲区范围条件下,针对不同机动能力的目标均具有较高的航迹关联率,能够实现目标的连续跟踪。 相似文献
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基于Keystone变换和MDCFT的高机动弱目标检测与参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
常规雷达对隐身、超声速和高机动目标存在回波信噪比不足、距离徙动和多普勒谱扩展问题。将Keystone变换和修正离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)相结合,提出了一种新的雷达信号处理算法。该算法通过Keystone变换补偿距离徙动问题,利用MDCFT对多普勒谱严重扩展的目标回波进行相参积累,提高目标检测性能的同时完成了对目标参数的估计,且该算法在方位向欠采样时仍可适用。最后对算法运算量及性能进行了分析,通过仿真验证了该算法的有效性。 相似文献
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