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基于AR模型的飛機(jī)尾流距離檢測(cè)方法

發(fā)布時(shí)間:2018-07-16 14:07
【摘要】:尾流復(fù)雜的電磁散射特性使得傳統(tǒng)基于快速傅里葉變換(fast Fourier transformation,FFT)的頻域檢測(cè)方法不適用。首先,基于FFT的譜估計(jì)方法頻率分辨率較低,尤其在短脈沖序列條件下性能較差;其次,尾流作為一種頻域擴(kuò)展目標(biāo),其回波能量在頻域較為分散,單通道或多通道求和檢測(cè)都會(huì)損失較多能量。利用分辨率更高的自回歸(autoregressive,AR)模型進(jìn)行譜估計(jì),并基于AR流形上的距離定義一種距離檢測(cè)器,將尾流譜整體進(jìn)行檢測(cè),能充分利用尾流的多普勒信息,通過(guò)利用尾流數(shù)據(jù)對(duì)距離檢測(cè)器和傳統(tǒng)方法的檢測(cè)性能進(jìn)行仿真比較分析,驗(yàn)證了所提方法的有效性。
[Abstract]:Because of the complex electromagnetic scattering characteristics of wake, the traditional frequency domain detection method based on fast transform is not suitable. Firstly, the spectrum estimation method based on FFT has low frequency resolution, especially for short pulse sequences. Secondly, as a kind of extended target in frequency domain, the echo energy of wake is dispersed in frequency domain. Single channel or multi-channel summation detection will lose more energy. The autoregressive AR (AR) model with higher resolution is used to estimate the spectrum, and a distance detector is defined based on the distance on the AR manifold. The wake spectrum is detected as a whole, which can make full use of the Doppler information of the wake. The effectiveness of the proposed method is verified by comparing and analyzing the detection performance of the distance detector and the traditional method by using wake data.
【作者單位】: 空軍預(yù)警學(xué)院空天預(yù)警裝備系;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61179014) 青年科學(xué)基金(61302193)資助課題
【分類號(hào)】:V211.4;TN957.51

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4 牛鳳梁;降雨條件下飛機(jī)尾流雷達(dá)特性研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

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本文編號(hào):2126631

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