电大尺寸目标的宽带散射回波可看成多个强散射中心的共同作用结果,回波表现为高分辨距离像(high-resolution range profiles,HRRP)的特点。如何利用多个散射中心的回波能量,以提升单脉冲测角的性能是值得深入研究的问题。本文给出的宽...电大尺寸目标的宽带散射回波可看成多个强散射中心的共同作用结果,回波表现为高分辨距离像(high-resolution range profiles,HRRP)的特点。如何利用多个散射中心的回波能量,以提升单脉冲测角的性能是值得深入研究的问题。本文给出的宽带雷达单脉冲测角的最大似然估计(maximum likelihood estimate,MLE)算法,该方法能够积累扩散到多个距离单元的回波能量,从HRRP中获得信噪比(signal to noise ratio,SNR)增益。提出了一种基于回波本身来确定目标距离支集的方法,并在距离支集上实施MLE算法。仿真研究表明:本文所提方法相比于加权平均法和最强点法,能够有效利用距离方向多个散射点的回波能量。MLE算法的均方根误差(root mean square error,RMSE)性能逼近克拉美罗下界(Carmer Rao low bound,CRLB)。展开更多
文摘电大尺寸目标的宽带散射回波可看成多个强散射中心的共同作用结果,回波表现为高分辨距离像(high-resolution range profiles,HRRP)的特点。如何利用多个散射中心的回波能量,以提升单脉冲测角的性能是值得深入研究的问题。本文给出的宽带雷达单脉冲测角的最大似然估计(maximum likelihood estimate,MLE)算法,该方法能够积累扩散到多个距离单元的回波能量,从HRRP中获得信噪比(signal to noise ratio,SNR)增益。提出了一种基于回波本身来确定目标距离支集的方法,并在距离支集上实施MLE算法。仿真研究表明:本文所提方法相比于加权平均法和最强点法,能够有效利用距离方向多个散射点的回波能量。MLE算法的均方根误差(root mean square error,RMSE)性能逼近克拉美罗下界(Carmer Rao low bound,CRLB)。
