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认知动目标检测(MTD)雷达系统根据时变的杂波环境改变发射,从而改善回波的信杂噪比(SCNR)。针对在信号相关杂波中MTD雷达的发射设计问题,研究了基于慢时间域脉冲编码的MTD雷达模型,讨论了SCNR改善的可行性;提出了用于SCNR改善的脉间编码优化设计准则,给出了优化问题的简化方法,并针对锥约束下的二次型规划(CCQP)问题提出了一种基于简约梯度法的编码设计方法。仿真结果表明,慢时间域编码优化能够有效改善回波的SCNR,且该算法具有运算量小和实时性能好的特点。 相似文献
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阵列天线接收到的期望信号和干扰信号,其入射的到达角度(Angle of Arrival,AOA)总是快速变化的,而传统波束形成算法计算量大,无法实时计算。针对这一问题,提出了一种基于深度神经网络的自适应波束形成(Deep Neural Network Adaptive Beamforming,DNNABF)算法,用入射信号AOA组成的向量作为网络输入,网络输出逼近最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)算法求得的权矢量。仿真结果表明,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与DNNABF方法都能准确拟合MVDR算法权矢量,可在入射信号AOA快速变化时自适应地形成波束和零陷,但DNN计算速度相对MVDR有将近6.5倍的提升,训练模型时间也远低于CNN。 相似文献
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针对认知雷达具备环境感知的特点,研究了基于干扰先验信息的认知雷达波形设计方法。首先在接收端旁瓣电平和干扰电平相等的约束条件下,根据最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)准则设计了认知雷达波形设计的代价函数,接着利用交替指向法将优化问题进行分解,然后利用拉格朗日(Lagrange)乘子法引入多个辅助变量和KKT最优条件性进行求解,最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明,所提算法能够实现对干扰信号和自身处理旁瓣的均衡抑制,提高了雷达接收处理的动态范围。 相似文献
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针对离散相位调制脉冲串信号的模糊函数优化问题,提出了一种基于MM算法的波形设计方法。MM算法是一种求解最优化问题的迭代算法,通过重复“构造辅助函数-求解辅助函数最优值”的过程,可以逐步逼近原问题的全局最优解。本文首先将脉冲串模糊函数设计问题建模为带约束四次型最优化问题,然后根据泰勒展开,给出了位于原函数上界的辅助函数的构造方法。其中,辅助函数的形式为带约束二次型最优化问题,可通过交替方向乘子法(ADMM)求解。最后通过计算机仿真说明了该方法的有效性。 相似文献
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针对传统视频SAR(ViSAR)运动目标检测方法存在的帧间配准难度大、快速运动目标阴影特征不明显、虚警概率高等问题,该文提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的视频SAR运动目标检测方法.该方法结合Faster R-CNN深度学习算法,利用K-means聚类方法对anchor box的长宽及长宽比进行预处理,并采用特征金字塔网络(FPN)架构对视频SAR运动目标的"亮线"特征进行检测.与传统方法相比,该方法具有实现简单、检测概率高、虚警概率低等优势.最后,通过课题组研制的Mini-SAR系统获取的实测视频SAR数据验证了新方法的有效性. 相似文献
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雷达系统可通过发射具有低距离旁瓣的波形提高对目标的探测性能,通过最小化干扰信号经滤波器处理后的输出水平来对抗压制干扰。本文以联合最小化干扰信号输出功率和发射信号距离旁瓣为准则建立目标函数,引入权系数来折中考虑干扰输出和距离旁瓣的影响,离散相位形式的相位编码作为约束条件,采用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM)求解目标函数,设计最优相位编码发射波形,并在此基础上结合类幂迭代法(Power Method-Like Iterations, PMLI)提出一种复合算法(Composite Algorithm, CA),在保证雷达的探测性能和抗干扰性能的同时,有效提升了算法的计算速度。 相似文献
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微型合成孔径雷达(MiniSAR)有效突破了时间与空间的限制,具备轻量化、低功耗、高灵活度等优势,能够满足感兴趣区域(ROI)的高分辨成像需求。然而,MiniSAR成像信号处理依然面临若干技术难题,例如复杂航迹条件下对地面目标的高分辨成像,非合作动目标的重聚焦,数据处理的效率与实时性等。据此,该文提出了一系列成像信号处理技术及其对应的现场可编辑门阵列(FPGA)硬件设计架构,从而实现了MiniSAR高分辨率成像与实时性处理。最后,基于多组聚束/条带式MiniSAR试验结果,验证了该文方法的有效性和可靠性。 相似文献