雷达目标特征提取的数学模型与RELAX参数估计方法
【摘要】：本文从理论上推导分析了适用于RELAX算法的分布式雷达目标的chirp信号回波模型.包括距离向上一维目标的回波模型、一般情况下三维目标的回波模型、以及由三维情况简化而得到的二维目标的回波模型.这三种模型分别对应于雷达对距离向上一维目标的特征提取、作曲线飞行的CLSAR对三维目标的特征提取、以及普通Spotlight SAR对二维目标特征提取的情况.在这样的回波模型中,回波均被分解为两部分——强散射点的回波信号以及噪声和杂波,强散射点的回波(正弦信号)为离散谱,而噪声和杂波为连续谱.基于以上的回波模型,本文采用RELAX算法从噪声和杂波的连续谱中估计出强散射点回波的离散谱参数——频率对应于强散射点的位置、幅值对应于强散射点的RCS,从而实现目标的特征提取.本文最后进行了一维目标情况下的数值模拟,对传统匹配滤波压缩的方法和RELAX算法进行了比较,验证了RELAX算法应用于分布式雷达目标特征提取的有效性和优越性.
|
|
|
|
| 1 |
刘锋;徐会法;陶然;;基于FRFT的对称三角LFMCW信号检测与参数估计[J];电子与信息学报;2011年08期 |
| 2 |
;[J];;年期 |
| 3 |
;[J];;年期 |
| 4 |
;[J];;年期 |
| 5 |
;[J];;年期 |
| 6 |
;[J];;年期 |
| 7 |
;[J];;年期 |
| 8 |
;[J];;年期 |
| 9 |
;[J];;年期 |
| 10 |
;[J];;年期 |
| 11 |
;[J];;年期 |
| 12 |
;[J];;年期 |
| 13 |
;[J];;年期 |
| 14 |
;[J];;年期 |
| 15 |
;[J];;年期 |
| 16 |
;[J];;年期 |
| 17 |
;[J];;年期 |
| 18 |
;[J];;年期 |
| 19 |
;[J];;年期 |
| 20 |
;[J];;年期 |
|
手机打开
快捷付款方式
订购知网充值卡
订购热线
帮助中心