简介:在假定目标RCS起伏为高斯形状频谱特性的前提下,将高斯白噪声通过一个高斯谱特性的低通滤波器来模拟目标RCS起伏特性。首先用康斯坦尼兹法设计了低通滤波器,并根据地杂波等效速度的不同,得到一组不同的滤波器响应,进而实现了背景RCS起伏程度不同的地杂波的模拟。然后以该地杂波为背景,采用ATI方法进行动目标检测,分析了地面背景RCS起伏特性对动目标检测性能的影响。计算机仿真结果表明:在一定的虚警概率下,当不考虑接收机噪声时,随着RCS起伏加剧,动目标径向最小可检测速度增大。最后得到结论:用基于ATI方法进行动目标检测时,若不考虑雷达接收机噪声,则地面背景RCS起伏特性是影响最小径向可检测速度的主要因素。
简介:理想条件下,均匀线阵的互耦矩阵可用一带状、对称Toeplitz矩阵进行建模。然而实测数据表明,均匀线阵的互耦矩阵具有对称性,但不具有Toeplitz性,此时仍按理想情况建模,会导致DOA估计不准甚至完全失效。基于RBF神经网络,提出了互耦矩阵非Toeplitz条件下的DOA估计方法。算法利用了信号协方差矩阵的对称性和对角线元素不含信号DOA信息的特点,取协方差矩阵的上三角的元素作为网络输入,不仅减少了网络的输入数,同时还提高了与阵列法线夹角60°外的DOA估计精度。实验仿真结果验证了算法的有效性。