简介:雷达组网数据处理首先要进行误差配准,来准确地估计和消除系统偏差。该算法模型建立在ECEF坐标系下,并采用均方根不敏卡尔曼滤波(SRUKF)对组网雷达系统偏差进行实时估计。该算法不仅无需计算雅可比矩阵,而且算法的方根形式增加了数值稳定性和状态协方差的半正定性。仿真结果表明,该算法可以有效地实现组网雷达的系统误差配准。
简介:当前,各国越来越重视发展和保护本国的海洋权益,利用宽带雷达获取舰船目标的高分辨距离像并进行舰船类型识别逐步成为研究热点。船长是舰船的重要特征信息,对于判定舰船的类型和威胁等级具有重要意义。由于海杂波的时变和复杂性,利用信噪比门限方法确定距离像中舰船目标的边界并估计船长是不稳健的。从舰船类大刚体目标与海表面的运动特征差异出发,详细阐述了基于高分辨距离像多普勒谱分析的舰船长度估计方法,对不舍目标距离单元和含目标距离单元多普勒谱的特征差异进行分析。提出分别利用多普勒谱的归一化波形熵特征和距离滑窗内距离单元的多普勒中心频率的均方差特征判定距离单元中目标的有无,实验结果证明了所提方法的有效性。
简介:针对合成孔径雷达(SAR)图像感兴趣区域(ROI)的分割问题,提出了一种基于Mellin变换的正则化参数的自适应选取方法。首先将SAR图像乘性相干斑噪声转化为加性相干斑噪声,在此基础上应用正则化模型建立SAR图像特征增强目标函数。然后推导出正则化参数与相应范数项的关系式,应用共轭梯度法对模型进行求解,最终达到图形特征增强与相应ROI分割的目的。所提算法不仅有效抑制了背景杂波,降低了相干斑的影响,而且还克服了传统方法对参数经验值选取的弊端。基于真实SAR图像数据的实验结果验证了该方法的简便性和有效性。
简介:通过数学推导发现了时间无限长线性调频(LFM)信号的分数阶Fourier变换(FRFT)模函数具有对称性,且单边单调。之后经过分析,得出时限LFM信号的FRFT模函数也具有较好的这种特性。根据此结论提出了基于FRFT的时限LFM信号检测与参数估计的新方法,此方法采用两级搜索,克服了FRFT算法误差对线性调频信号的FRFT模函数对称性和单调性的影响,在减少了运算量的同时提高了参数估计精度。仿真分析证实了此方法的有效性。
简介:对于极化敏感L型阵列的多参数联合估计问题,采用传统的多重信号分类(MUSIC)算法所需计算量大,采用旋转不变子空间(ESPRIT)算法需要考虑参数配对问题。提出了模值约束下的求根多重信号分类(root-MUSIC)算法,首先利用L型阵列中两个相互垂直的线阵构造两子阵接收数据的自相关函数,采用root—MUSIC算法进行波达方向角(DOA)估计,然后根据模值约束条件构造代价函数,通过闭合式解得到极化参数估计。该算法与传统MUSIC算法相比,大大减少了计算量,同时能够实现参数自动配对,避免了ESPRIT算法的不足。计算机仿真结果表明,该算法的角度估计性能与传统MUSIC算法接近,优于ESPRIT算法,且算法收敛速度快。
简介:雷达在跟踪海面(地面)低空目标时,由于受到多路径反射效应的影响,由目标反射的直接回波和经由海面(地面)反射的反射回波同存在于一个接收天线波束宽度内,从而产生“角闪烁”效应。该文利用直接回波和反射回波之间的多路径时间差与目标高度之间的关系,提出了一种基于目标高分辨一维距离像的测高方法,即通过对高分辨一维距离像进行自相关获得多路径时延差进而估计低空目标的高度。为了提高时域分辨率,避免“栅栏效应”,文中又采用逆Chirp—z变换方法,通过对频域接收信号进行密集采样插值,提高时域目标高分辨一维距离像的分辨能力并改善雷达测高性能。仿真结果验证了本方法的有效性。
简介:在传统单站机载合成孔径雷达(SAR)中,多普勒调频率的估计精度直接影响着成像的质量。在双基地SAR中该参数同样重要,但由于收发平台的独立性,多普勒调频率估计的难度增加,采用传统的方法效果不明显。该文采用了一种基于Radon-Wigner变换的多普勒调频率估计方法,首先给出了机载双基地SAR的空间几何模型和回波信号模型,然后给出了理论分析和仿真,并用单基地SAR回波实际数据进行了多普勒调频率估计。结果表明:该方法对目标统计特性的变化不敏感,它适合多分量和信噪比不高的情况,且估计值精度较高。
简介:机载干涉SAR获取DEM的过程中,绝对相位与展开后的相位存在一个常数相位偏移量。这需要利用照射区域内角反射器的地理信息去估计这个偏置。然而,人工布设角反射器浪费人力物力。同时,在一些危险区域人工布设和测量角反射器也是难以实施的。为了克服这一限制,相位偏移量可以利用外源DEM提取的地面控制点去估计,然后通过斜坡相位模型迭代估计误差。由于机载重轨干涉SAR的时变基线误差会影响算法中斜坡相位估计模型与线性求解的匹配性能,从而影响算法估计精度。提出了一种兼顾时变基线估计和补偿的相位偏置迭代估计算法。机载C波段0.5m高分辨率重轨干涉SAR实测数据用于验证该算法的有效性,高程重建精度在4m以内。该方法简单快速,且能够消除对人工角反射器的依赖性,适合无定标点情况下机载InSAR的DEM反演。