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基于相邻互相关函数-参数化中心频率-调频率分布-Keystone变换的无源雷达机动目标相参积累方法 被引量:5
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作者 赵勇胜 胡德秀 +2 位作者 刘智鑫 赵拥军 赵闯 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2358-2365,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 无源雷达 相参积累 机动目标 相邻互相关函数 参数化中心频率调频斜率分布 KEYSTONE变换
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基于改进迭代相邻互相关函数的高速高机动目标检测方法 被引量:3
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作者 王阳 张小宽 +3 位作者 马前阔 宗彬锋 郑舒予 徐嘉华 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期84-89,共6页
针对传统目标检测方法检测高速高机动目标时需要进行参数搜索,运算复杂度高的问题,提出基于改进迭代相邻互相关函数(ACCF)算法的高速高机动目标检测方法。相较于传统的迭代ACCF算法,该算法通过快速离散时间傅里叶变换(DTFT)实现目标的... 针对传统目标检测方法检测高速高机动目标时需要进行参数搜索,运算复杂度高的问题,提出基于改进迭代相邻互相关函数(ACCF)算法的高速高机动目标检测方法。相较于传统的迭代ACCF算法,该算法通过快速离散时间傅里叶变换(DTFT)实现目标的参数估计,能够进一步降低算法复杂度。仿真实验结果表明,该算法在较高信噪比条件下能够快速有效地校正距离徙动和多普勒徙动,且在保证参数估计精度的情况下降低了算法复杂度。 展开更多
关键词 高速高机动目标 快速离散时间傅里叶变换 相邻互相关函数 距离徙动 多普勒徙动
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基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法
3
作者 王阳 张小宽 +3 位作者 马前阔 宋海燕 郑舒予 徐嘉华 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期307-312,共6页
针对传统迭代相邻互相关函数(ACCF)算法在低信噪比条件下对高速目标检测能力差的问题,提出了基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法。首先,通过两次ACCF操作对检测运动目标时出现的距离徙动和多普勒徙动进行有效校正;其次,使用加... 针对传统迭代相邻互相关函数(ACCF)算法在低信噪比条件下对高速目标检测能力差的问题,提出了基于加权核范数最小化的高速目标检测优化算法。首先,通过两次ACCF操作对检测运动目标时出现的距离徙动和多普勒徙动进行有效校正;其次,使用加权核范数最小化方法对回波信号与噪声进行分离;最后,通过傅里叶变换实现对目标运动参数的估计并实现相参积累。实验结果表明:所提算法能够在低信噪比条件下恢复出淹没在噪声中的信号回波,有效提高传统ACCF算法的抗噪声性能。 展开更多
关键词 高速目标 距离徙动 多普勒徙动 相邻互相关函数 加权核范数最小化
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基于ACCF-LVD-KT的距离扩展目标运动参数估计与HRRP重构方法
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作者 李紫京 张启雷 +1 位作者 董臻 于雷 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2023年第5期66-73,共8页
越来越多的空天威胁目标兼具低可观测性和高机动性,因此从低信噪比的距离扩展目标回波中重构高分辨距离像(HRRP)面临很高的技术挑战。文中提出了一种基于相邻互相关-吕分布-Keystone变换的长时间相参积累方法,能够实现变加速运动距离扩... 越来越多的空天威胁目标兼具低可观测性和高机动性,因此从低信噪比的距离扩展目标回波中重构高分辨距离像(HRRP)面临很高的技术挑战。文中提出了一种基于相邻互相关-吕分布-Keystone变换的长时间相参积累方法,能够实现变加速运动距离扩展目标的运动参数估计和HRRP重构。首先,利用相邻互相关函数与吕分布实现机动参数估计;然后,根据机动参数估计值进行相位补偿,并联合Keystone变换校正距离徙动;最后,进行相参积累并实现HRRP重构。仿真实验和实测数据处理结果表明:该方法能够实现运动参数估计与HRRP稳健重构。此外,该方法避免了高维参数搜索,计算效率高,具有良好的工程应用前景。 展开更多
关键词 距离扩展目标 运动参数估计 高分辨距离像 相邻互相关函数 吕分布
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