基于组合噪声调频信号的高速目标参数估计

宽带噪声雷达参数估计时通常会采用宽带互模糊函数的方法,但是宽带互模糊函数庞大的运算量限制了其在实际工程中的应用,为此提出了一种基于组合噪声调频信号的高速目标参数估计方法。该方法首先将回波信号共轭自混频来抑制多普勒敏感,然后对自混频信号进行短时相关运算,并通过高斯拟合获得分段的时延精确解,最后利用最小二乘算法求得目标参数。该方法通过自混频过程获得的组合噪声调频信号具有更高的时延分辨力,提出的高斯拟合方法较经典的抛物线插值方法精度更高,整个算法无需宽带模糊函数所需的时域重构运算及二维搜索过程,运算复杂度大大降低,适用于实际工程应用。仿真结果验证了本文算法的有效性。

低分辨雷达目标分类的最小代价拒判算法

为解决低分辨雷达目标自动识别中,干扰目标、虚假目标的存在以及不同类别目标样本集混叠的问题,提出了一种基于最小代价的拒判K近邻识别算法.该算法根据雷达识别系统最小代价的原则,利用Fisher判别函数,确定拒判门限.设计了基于两类拒判域的K近邻识别算法,第一类拒判根据训练样本集特征值的波动范围,对干扰目标和虚假目标进行拒判;第二类拒判根据测试样本与最近邻、次近邻的距离差,实现混叠区域的目标样本拒判.算法先对测试样本进行拒判分析,再利用K近邻算法识别分类.实验结果表明,基于以上算法的低分辨雷达目标识别系统具有较好的鲁棒性和识别性能.