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基于IRT的大動(dòng)態(tài)反射系數(shù)微動(dòng)目標(biāo)檢測算法

發(fā)布時(shí)間:2021-05-13 17:25
  當(dāng)雷達(dá)回波信號中同時(shí)存在強(qiáng)弱差異較大的微動(dòng)目標(biāo)時(shí),弱反射目標(biāo)分量常常會(huì)被噪聲和強(qiáng)反射目標(biāo)所掩蓋,導(dǎo)致弱反射目標(biāo)難以被檢測。為解決該問題,提出一種大動(dòng)態(tài)反射系數(shù)微動(dòng)目標(biāo)檢測算法。首先該算法利用逆Radon變換(inverse Radon transform,IRT)來獲取強(qiáng)微動(dòng)分量的參數(shù)估計(jì)值,然后通過逐次消去強(qiáng)分量來增強(qiáng)弱分量,從而使得弱分量更容易被檢測。本文算法能夠?qū)崿F(xiàn)反射系數(shù)差異較大的多個(gè)微動(dòng)目標(biāo)的檢測,同時(shí)能夠準(zhǔn)確估計(jì)出其微動(dòng)參數(shù)。仿真實(shí)驗(yàn)證明了本文算法的正確性,同時(shí)對本文算法的性能進(jìn)行了分析。 

【文章來源】:系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2020,42(09)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】:10 頁

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]強(qiáng)目標(biāo)掩蓋下雷達(dá)微弱目標(biāo)檢測算法[J]. 田瑞琦,林財(cái)永,鮑慶龍,陳曾平.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2017(01)
[2]基于聯(lián)合Wigner-Ville分布—隨機(jī)Hough變換改進(jìn)算法的線性調(diào)頻信號參數(shù)快速估計(jì)[J]. 劉鋒,孫大鵬,黃宇,陶然,王越.  兵工學(xué)報(bào). 2009(12)



本文編號:3184422

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