一种新的低空目标角度估计方法

针对低空、超低空目标波达角度估计受多径畸变影响的问题,提出一种基于三子阵天线无特征分解的低空波达角度估计算法。该算法首先通过空间平滑构建三子阵天线,以降低信号矩阵的维度;然后利用低空环境下三子阵天线回波信号的形式,构造接收信号的正交矢量;最后通过角度谱函数完成多径情形下目标仰角的估计。算法直接利用回波信号协方差矩阵进行角度估计,省去了信号去相关、信源估计的繁琐过程,避免了通过特征分解划分信号子空间、噪声子空间等问题。通过数值仿真分析给出波达角度估计性能,证实了在低信噪比时该算法估计精度优于传统的测角算法。

基于拟合特征值的信源数估计方法

针对信源数目估计问题,提出一种基于拟合特征值的信源数估计方法。利用对数几率函数拟合协方差矩阵特征值,改善特征值分布状态,降低信号、噪声特征值集合内离散度。对拟合后的特征值进行差值处理,计算特征值差值的二阶统计量,据此构建信源估计函数估计信源数量。该算法利用特征值的二阶统计量,有效避免了有色噪声背景以及快拍数量对信源数估计的影响。通过数值仿真分析信噪比、快拍数对信源数估计的影响,验证算法的稳定性和有效性。

一种机动目标快速ISAR成像方法

针对机动目标ISAR成像常规时频分析算法运算量大、成像效率低的问题,提出一种基于频域阶跃估计和匹配傅里叶变换的快速成像方法.首先在传统的傅里叶域进行线性调频信号参数粗估计,然后再通过匹配傅里叶变换进行准确估计,可大幅减少在时频域坐标空间二维搜索次数.仿真分析表明,该方法提升了计算效率,在保证成像质量的前提下成像效率得到了大幅提高,对机动目标有很好的成像效果.