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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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基于时差多参的单脉冲信号实时配对分选 总被引:2,自引:0,他引:2
现有的分选算法均或多或少地存在对复杂调制信号难以分选、分选正确率低、对低重频信号分选效果差以及实时性差等问题.本文针对以上问题,提出了一种基于多站时差和多参数信息联合的单脉冲信号实时分选方法.该方法首先引入时差窗,对多站接收到的脉冲信号进行粗配对,分别得到多个可能与主站单脉冲正确配对的"脉冲对"序列;然后,利用脉内多参数信息对"脉冲对"进行精确匹配,获得真实配对的"脉冲对",进而计算"脉冲对"对应的时差并得到"时差对"序列;最后,在误差容限内,依据时差的不变性,实现对单脉冲信号的实时分选.仿真结果表明,与现有算法相比,该算法能够对复杂脉间和脉内调制信号、超低重频信号甚至单脉冲信号进行有效分选,具有较高的分选正确率和较好的分选实时性. 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届,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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针对新一代后勤保障装备信息化体系中高精度定位需求,提出一种基于凸优化理论的时频差参数高精度提取算法.该算法首先借助互模糊函数初步获取目标定位参数,然后利用逼近曲线和样本点构建“软”、“硬”准则相结合的规划函数,最后利用凸优化理论求解得到分数倍信号采样间隔估计精度的估计结果.仿真实验表明,该算法能够明显改善估计精度,解决了精度受限的问题,从而进一步保证了目标定位精度. 相似文献