-
公开(公告)号：CN116719022A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310671054.X
申请日：2023-06-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及雷达通信技术，公开了一种基于累加调参迭代的共形极化阵发射波束赋形算法。本发明基于MVDR准则得到发射权向量解析解，然后基于矩阵求逆法则得到权向量迭代递推公式，采用数学推导的方式得到每一步迭代中实数调整参数的最优解析解，最终得到满足性能要求的发射波束方向图。该方法在运算量低，收敛性好的同时，使得共形极化阵列发射方向图满足主波束指向和极化约束，并且有效降低峰值旁瓣电平以及峰值交叉极化电平，且能够在特定角度范围内形成深凹陷。此外，所提方法尤其适合大规模阵列波束赋形。
-
公开(公告)号：CN111736145B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010596491.6
申请日：2020-06-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本方法属于雷达目标跟踪领域，特别是涉及基于高斯混合概率密度假设的多机动目标多普勒雷达跟踪方法。本文首先引入伪量测替代多普勒雷达获得的目标径向速度量测，然后引入基于预测值信息的量测转换方法处理位置量测、伪量测，同时对伪量测与位置量测去相关。然后采用高斯混合概率假设密度滤波方法，借助多模型架构，针对高斯分量与模型的相关性，分别对幸存、新生、衍生目标的高斯分量做不同的处理。针对与模型无关的高斯分量，即新生、衍生高斯分量直接对状态进行估计；针对与模型有关的高斯分量，即幸存高斯分量，首先获得各个模型滤波器的模型概率及更新分量的模型条件分布，再将模型与更新分量的条件分布融合得到状态估计。其中，在对高斯分量的权重、均值、协方差等滤波时，引入序贯滤波，先根据位置量测获得位置估计；然后使用伪量测对位置估计序贯处理位置估计得到最终的状态估计。
-
公开(公告)号：CN111736145A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010596491.6
申请日：2020-06-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本方法属于雷达目标跟踪领域，特别是涉及基于高斯混合概率密度假设的多机动目标多普勒雷达跟踪方法。本文首先引入伪量测替代多普勒雷达获得的目标径向速度量测，然后引入基于预测值信息的量测转换方法处理位置量测、伪量测，同时对伪量测与位置量测去相关。然后采用高斯混合概率假设密度滤波方法，借助多模型架构，针对高斯分量与模型的相关性，分别对幸存、新生、衍生目标的高斯分量做不同的处理。针对与模型无关的高斯分量，即新生、衍生高斯分量直接对状态进行估计；针对与模型有关的高斯分量，即幸存高斯分量，首先获得各个模型滤波器的模型概率及更新分量的模型条件分布，再将模型与更新分量的条件分布融合得到状态估计。其中，在对高斯分量的权重、均值、协方差等滤波时，引入序贯滤波，先根据位置量测获得位置估计；然后使用伪量测对位置估计序贯处理位置估计得到最终的状态估计。
-
-
Search Results
13
records
(took 0.017 seconds)
