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1.
基于环境扰动的线性匹配场处理方法   总被引:5,自引:1,他引:5  
匹配场处理面临的挑战主要是拷贝场失配。常规线性匹配场处理方法虽然对失配较宽容,但旁瓣较高,定位正确率依赖于失配的程度,且很容易受到强干扰的影响而失效。自适应匹配场处理可以获得较高的定位精度和旁瓣抑制性能,但环境参数失配、距离/深度空间欠采样、基阵及环境的波动所造成的误差等因素,均会导致其性能严重下降。环境扰动约束可提高自适应匹配场处理器的稳健性,基于这种思想,提出了基于环境扰动的线性匹配场处理方法,它不仅在环境失配的条件下比常规线性方法的定位正确率更高,而且在阵列采样数据存在幅度与相位随机误差的条件下,比自适应匹配场方法的稳健性更强.针对环境失配条件下的强干扰问题,还提出了一种线性匹配场干扰抑制算法,可有效地抑制水面干扰。典型浅海环境下的数值仿真和实测数据分析验证了方法的有效性.  相似文献   
2.
不确定环境下的稳健自适应匹配场处理研究   总被引:4,自引:3,他引:4  
针对浅海中由于水声环境参数不确定、水面强干扰的存在、以及目标运动等因素会导致水下弱目标检测与定位性能严重下降的问题,将协方差矩阵降阶、环境宽容性约束和运动补偿进行有机结合,在对运动补偿算法加以改进的基础上,提出了一种在不确定环境和强干扰背景下检测水下微弱目标的稳健自适应匹配场处理方案。典型浅海环境下的数值仿真和实测数据分析表明,该方案在一定的环境失配条件下不仅能有效地抑制水面强干扰,还能为水下微弱运动目标的检测提供较大范围的空时相干累积,有利于提高目标的定位精度和输出信干比。  相似文献   
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