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针对复杂战场电磁环境下,传统基于全脉冲参数的分选算法准确率下降这一问题,本文提出一种提取信号高次频谱对称Holder系数作为脉内特征的信号分选方法。该方法首先利用对称Holder系数法提取信号高次频谱的脉内特征,而后将提取到的脉内特征参数与稳定的脉间参数组成新的特征向量,最后使用K-means算法对信号进行分选。信号的高次频谱对称Holder系数作为一种脉内特征,相比于一次频谱相像系数具有更大的寻优空间。将该特征加入信号特征向量可使新的特征向量具有更强的可分性。仿真实验结果表明,加入该特征,并使用新的特征向量,能够有效提高对不同种调制类型雷达信号的分选正确率。,使用新的特征向量能有效提高雷达信号分选正确率。 相似文献
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针对现有算法定位精度低,稳健性差的问题,该文基于误差校正的思想,改进了经典两步加权最小二乘(TSWLS)算法的步骤2,提出一种站址误差条件下基于到达时间差(TDOA)和到达频率差(FDOA)的高精度、稳健动目标无源定位算法。所提算法的步骤2对步骤1中引入的辅助变量进行泰勒展开以构建误差校正方程,避免了经典两步加权最小二乘算法中的矩阵缺秩问题和非线性运算,提高了算法的稳健性和定位精度。理论分析表明,在小噪声条件下该算法定位精度可达克拉美罗下界(CRLB)。仿真结果表明,在常见量级的站值误差及测量误差下,相比于现有算法,该文算法具有更强的稳健性和更优的抗噪性。 相似文献
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延长积累时间可以有效提高无源雷达的目标探测能力,但是对于高速机动目标,其速度、加速度、第二加速度等因素导致现有的检测算法在积累过程中发生距离徙动(RM)和多普勒频率徙动(DFM),使得目标检测性能恶化。该文针对无源雷达中变加速运动目标的长时间相参积累问题,提出一种基于相邻互相关函数(ACCF)-参数化中心频率-调频率分布(PCFCRD)-Keystone变换(KT)的相参积累算法(ACCF-PCFCRD-KT)。首先给出无源雷达中变加速运动目标的回波模型,分析了目标速度、加速度和第二加速度对相参积累的影响。针对目标第二加速度引起的多普勒频率弯曲,采用ACCF降低了距离和多普勒频率徙动的阶数,而后利用PCFCRD估计出目标加速度和第二加速度参数,在补偿了目标加速度和第二加速度引起的2次和3次徙动后,利用KT校正目标速度引起的线性徙动,并实现目标回波的积累。仿真结果表明,该算法可有效补偿无源雷达中目标运动导致的RM和DFM,对变加速机动目标的积累效果显著优于现有算法。 相似文献
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针对现有定位算法非线性运算多,误差易传递,且存在缺秩矩阵,致使算法稳健性低、定位精度差的问题,本文提出一种站址误差条件下基于误差校正的时差定位算法。首先通过引入辅助变量伪线性化时差定位方程,并利用加权最小二乘初步估计目标位置;接着利用辅助变量与目标位置之间的非线性函数关系,构建并求解关于目标位置误差的定位方程,对目标位置初估值进行线性校正,最终得到更为精确的估计结果。理论性能分析表明在噪声较小时,所提算法能够达到克拉美罗下界,且相比于现有定位算法具有更高的定位精度和定位稳健性。仿真结果验证了所提算法具有更好的定位性能。 相似文献
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