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参考数据的纯度影响着地面数字广播多媒体(DTMB)外辐射源雷达的探测能力,而参考信道估计的精度是影响参考数据恢复的关键因素。针对此问题,文章将基于深度学习理论的信道估计方法引入外辐射源雷达参考信道估计过程。利用自回归模型对参考信道进行建模,并搭建参考信道估计网络。通过迭代训练后,估计得到参考信道响应。相比于传统算法,基于深度学习的参考信道估计精度得到有效提升,改善了雷达的探测性能。 相似文献
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针对窄带雷达距离分辨力低、无法从距离维分离弹道群目标的问题,提出利用离散正弦调频变换（DSFMT）分离群目标信号分量的方法。通过研究弹道目标的微动对回波信号的调制特性,建立微动信号的回波模型,利用离散正弦调频变换对正弦调频信号能量聚集的特性,将多分量信号投影到参数变换域上,构造目标函数,处理变换域上的峰值特征点,利用消去的思想逐步分离出各个信号分量。仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。 相似文献
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以一位量化DRFM为例，对DRFM中采样过程进行了分析，得出了经过量化和采样后的频谱含量及幅度的计算式，并对由此式计算出的结果进行了仿真验证，仿真结果同理论分析结果相吻合。可以用同样的方法来分析多位量化DRFM的频谱含量及幅度。 相似文献
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针对基于阵列协方差矩阵特征分解的子空间类算法存在的问题,提出了一种基于改进空间平滑的新方法。首先介绍了"等效信源"的概念,在此基础上分析了当目标数多于发射阵元数时,一些基于子空间类算法失效的原因;从理论上推导说明了在接收阵元数足够多的情况下,本文算法可突破发射阵元数对可估计目标数的限制的机理,从而使得MIMO雷达在发射阵元数较少时能估计更多的目标。仿真结果表明:本文所提方法具有比TDS算法更好的估计性能。 相似文献
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针对传统弹道目标微动分类缺乏智能性及噪声条件下分类性能差的问题,利用深度学习的高维特征泛化学习能力,提出一种将深度卷积神经网络用于弹道目标微动分类的方法。首先,在建立弹道目标微动模型的基础上,分析3种微动形式下的微多普勒表示,并生成雷达回波信号的时频图,作为训练、验证及测试的数据集;然后,运用深度卷积神经网络中的迁移学习对AlexNet和GoogLeNet进行再训练;最后,利用训练后的网络实现3种微动形式下的目标分类,并研究信噪比对分类性能的影响。仿真结果表明,与传统的微动目标分类方法相比,该方法不仅智能化程度高,而且在低信噪比条件下分类准确性更强。 相似文献
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基于小波分解的超宽带雷达去噪方法 总被引：3，自引：2，他引：1
为提高超宽带雷达信号的信噪比,分析了运用小波变换的分解与重构理论来实现超宽带雷达信号去噪的原理,并进行了仿真,结果表明,这种方法具有较好的去噪能力,去噪效果与目标信号及干扰信号的特性有关。 相似文献
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提出了一种应用多位量化DRFM产生运动假目标的方法，并通过对运动假目标产生器的频谱分析，导出了多普勒频移的数学关系式，得出了一些结论，为本系统的工作原理和优越性提供了理论依据。 相似文献
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针对现有估计方法提取散射点类型单一以及工程实现较为困难的问题,提出了一种基于组网雷达的多视角距离像提取三维进动特征方法。利用雷达网中各雷达多视角观测弹道目标,提取目标的距离像序列信号,求得最强2散射点在雷达视线上的投影长度,提取目标投影长度随时间变化的关系,利用最小二乘估计对关系式中的参数进行估计。运用组网雷达的多视角特性,根据不同视线方向上不同进动角频率的投影分量,提取目标三维微动特征。计算机仿真验证了提取方法的可行性与有用性,估计效果达到预期目的。 相似文献
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采用缺陷地结构和加载枝节贴片的方法,设计了一种结构简单的新型对偶复合左右手传输线,并深入研究了其电磁特性.采用Bloch-Floquet理论和全波仿真软件推导并计算了该结构的色散曲线,理论和仿真结果吻合较好,证明了该结构为对偶复合左右手传输线结构.给出了该结构的等效电路模型,并提取了相应电路结构参数.采用电磁扫描仿真,分析了结构参数的变化对其电磁特性的影响.相对于文献[8～9]中结构,该结构相对简单,参数易于调节；同时,该结构具有对称性,能够更好的应用于微带天线的设计. 相似文献