一种超宽带雷达波形设计方法

    公开(公告)号:CN110471034A

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201910887022.7

    申请日:2019-09-19

    Abstract: 一种超宽带雷达波形设计方法,确定超宽带信号总带宽,目标响应的功率谱密度,杂波响应的功率谱密度和噪声的功率谱密度,并确定雷达信号发射接收模型和奈曼-皮尔逊检测器,计算得到基于信杂噪比最大化的发射信号的能量谱密度,根据子波段数目将发射信号的能量谱密度划分为多个子波段并发射,接收子波段的回波数据,并在频域拼接所有的回波数据,得到信杂噪比最大的面向杂波抑制的超宽带回波数据。本发明,基于杂波的先验信息,在超宽带频域内设计面向杂波抑制的能量分布方式,从而抑制杂波响应,提高雷达在杂波背景下的目标探测识别能力,通过划分多个子波段发射信号合成超宽带,实现在瞬时带宽不高时雷达对于杂波的响应能量抑制。

    基于先验知识的静止杂波环境动目标检测的波形优化方法

    公开(公告)号:CN108051784A

    公开(公告)日:2018-05-18

    申请号:CN201711290783.1

    申请日:2017-12-07

    Abstract: 本发明提供一种基于先验知识的静止杂波环境动目标检测的波形优化方法,能够利用先验知识,获取目标响应、杂波响应的先验信息,确定运动目标回波信号模型,根据奈曼‑皮尔逊准则,对发射波形频域进行设计,使得面向运动目标的基于检测率的波形最优,分析不同噪声类型,根据噪声设计最优发射波形能量谱ESD,再使其反变换至时域,用于下一个脉冲发射。这样一来在同等虚警概率情况下,面向此运动目标的检测概率达到最大。

    基于分类的最优时频分布设计与目标识别方法

    公开(公告)号:CN105354592A

    公开(公告)日:2016-02-24

    申请号:CN201510690528.0

    申请日:2015-10-22

    CPC classification number: G06K9/626 G06K9/6267

    Abstract: 本发明涉及一种最优时频分布设计与目标识别方法,包含设计过程和识别过程;设计过程包含:SA1、计算训练集信号的模糊函数及模糊函数均值;SA2、选择二维径向高斯核函数为最佳核函数;SA3、迭代搜索计算最佳核函数;SA4、对训练集信号进行最佳核函数下的时频变换,提取特征值;SA5、设计训练集信号的分类器,对特征值进行分类;识别过程包含:SB1、对测试集信号进行最佳核函数下的时频变换,提取特征值;SB2、根据设计过程中得到的训练集信号的分类器,对测试集信号进行目标分类与识别。本发明将特征提取算法与分类器设计两个孤立的环节,通过最佳核函数的寻优过程实现结合,使特征提取算法获取的特征值有利于分类器设计,有效提高目标识别系统的准确度。

    基于无线电谱纹识别的干扰辨识方法

    公开(公告)号:CN105223552A

    公开(公告)日:2016-01-06

    申请号:CN201510584424.1

    申请日:2015-09-15

    Inventor: 陆满君 唐坤

    CPC classification number: G01S7/021

    Abstract: 一种基于无线电谱纹识别的干扰辨识方法,通过信号积累,检测多个目标在时间上为可分离信号,然后对信号进行过采样,再对目标所在位置的时域波形进行信号截取,并对截取的波形补零,对补零后的信号进行频谱变换得到频域信号,接着对频域信号进行多脉冲平滑处理,提取信号的谱纹特征信息,最后将提取到的谱纹特征与信号本身参数进行比较,从而判断是目标信号还是干扰信号。本发明对干扰信号的辨识能力强,具有较强的稳健性和较好的可实现性。

Patent Agency Ranking