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机载雷达对地观测时,面临由于平台运动引起杂波谱展宽,平台偏航引入垂直基线使杂波谱对高程敏感,导致方位与距离模糊。复杂地物场景局部杂波散射强度变化以及大量目标干扰等非理想因素,致使杂波分布非均匀,严重制约了杂波抑制性能与动目标检测性能。针对上述问题,本文所采用的空时自适应处理(STAP)降维算法可以有效解决慢速运动目标低检出问题,提高非均匀杂波背景下杂波的抑制能力,增强运动目标的检测性能。其特点在于:利用多维域数据实现在线地物区域划分,增大有效样本容量,样本充足条件下直接估计杂波加噪声协方差矩阵实现杂波抑制。针对孤立离散杂波、干扰,结合杂波谱重构解决单样本下的地形杂波抑制与干扰对消,通过实测数据分析证明了本文所提算法的有效性。 相似文献
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针对分布式对抗系统对敌方分布式雷达的干扰效率问题,设计一种基于二进制编码的改进遗传算法,用于提高系统自主干扰资源分配效率。首先,通过前期侦察,获取雷达的性能参数,得到每部干扰机对每部雷达的干扰效能参数,生成干扰效能矩阵,以干扰总效能最大化为原则,构建目标效能函数;然后根据干扰机与雷达的数量差异建立干扰资源分配模型,确定约束条件;最后利用改进遗传算法,通过选择、交叉、变异、淘汰、继承等算子操作对模型的最优值进行求解,并给出具体算法流程。Matlab仿真结果表明,改进算法需要更少的迭代次数,能够得到最优解,能够较好地解决文中构设场景下的分布式协同干扰资源优化分配问题。 相似文献
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