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该文研究了和/差波束干涉SAR/GMTI技术在通道不平衡条件下地杂波对消问题.文中阐述了和/差波束干涉SAR/GMTI的原理,推导了理想条件下地杂波空域对消因子.实际系统中,由于存在通道幅相不一致等误差,直接空域对消并不能有效抑制地杂波.该文研究了基于信号子空间处理的和/差波束干涉SAR/GMTI方案,通过二维信号子空间处理自适应地校正通道误差,进而对地杂波进行空域对消.仿真实验表明该方案对系统误差的敏感度显著下降,具有很好的鲁棒性,更适合于工程实施. 相似文献
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比幅单脉冲最大似然算法(ACM-ML)在进行目标参数估计时需要进行距离与速度的2维松弛迭代搜索,导致了计算效率低、运算量大的问题。针对上述问题,该文提出一种基于空时级联单脉冲的高效多目标参数估计算法(M-STCMP算法)。该算法将单脉冲概念引入脉冲域,利用时域单脉冲计算目标速度,避免了ACM-ML算法中对速度的迭代搜索,将2维松弛迭代搜索降为1维搜索,有效降低了计算复杂度。考虑时域单脉冲无法同时匹配分布在不同时域主波束的速度各异的多个检测目标,进一步利用目标信号的多普勒信息,在各多普勒单元分别进行时域单脉冲测速,并搜索目标距离值。最后为抑制目标间的信号泄露,将所有目标的估计参数进行级联迭代获得高精度参数估计值。理论分析和仿真结果验证了M-STCMP算法的有效性。 相似文献
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对机载有源相控阵雷达系统,进行子阵级ADBF应用研究,运用遗传算法来对子阵形式优化,并结合对角加载技术,实现小采样本条件下波束快速收敛.仿真结果表明,优化后的子阵,自适应副瓣电平得到很大的改善,同时,在干扰方向形成明显的零深. 相似文献
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针对低信噪比下基于实数卷积神经网络(RV-CNN)的阵列波达方向(DOA)估计方法对接收信号幅相特征提取不充分的问题,引入复数卷积神经网络(CV-CNN)进行DOA估计。为进一步提高分类准确率,构建了一种基于复数卷积神经网络的非对称双通道DOA估计模型(CV-DCNN)。该模型以阵列接收信号的复数协方差矩阵作为输入,分别输入由空洞卷积层组成的第一通道和由标准卷积层组成的第二通道中,其中空洞卷积在不损失角度信息的情况下,增大特征图的感受野。通过复数卷积神经网络(CV-CNN)独有的复数卷积方式提取和融合信号的幅值和相位特征,将双通道提取的特征融合后通过全连接层和sigmoid函数实现角度分类结果输出。实验结果表明,CV-CNN比RV-CNN有更快的收敛速度,在低信噪比和少快拍条件下,CV-CNN比RV-CNN有更高的估计精度,而CV-DCNN比CV-CNN在收敛速度和估计精度上又有了进一步的提升。 相似文献
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