【摘要】：針對單脈沖雷達處理同一分辨單元內(nèi)密集多目標回波時收斂較慢的問題,提出了一種將Metropolis算法和最小描述長度(MDL)準則相結(jié)合的密集多目標分辨算法.構(gòu)建Metropolis算法中的更新函數(shù)和迭代規(guī)則,促使待估參數(shù)的不同馬爾可夫鏈間的融合;根據(jù)融合判定規(guī)則選取抽樣樣本,估計出對應(yīng)的目標參數(shù);利用MDL準則實現(xiàn)密集目標的準確分辨.該算法不僅提升了收斂速度,而且具有較高的參數(shù)估計精度,提高了算法在多目標下的分辨性能.仿真結(jié)果驗證了所提算法的有效性和可行性.
[Abstract]:In order to solve the problem that monopulse radar converges slowly when dealing with dense multi-target echoes in the same resolution unit, a dense multi-target resolution algorithm combining Metropolis algorithm with minimum description length (MDL) criterion is proposed. The update function and iterative rules in Metropolis algorithm are constructed to promote the fusion of different Markov chains of parameters to be estimated; the sampling samples are selected according to the fusion decision rules to estimate the corresponding target parameters; and the MDL criterion is used to achieve the accurate resolution of dense targets. The algorithm not only improves the convergence speed, but also has high precision of parameter estimation, and improves the resolution performance of the algorithm under multi-objective. The simulation results verify the effectiveness and feasibility of the proposed algorithm.
【作者單位】： 空軍工程大學防空反導學院;
【基金】：國家自然科學青年基金資助項目(61102109) 陜西省自然科學基金資助項目(2010JM8013) 空軍工程大學防空反導學院研究生科技創(chuàng)新基金資助項目(HX1112)
【分類號】：TN957.51

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2528329