高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于道路信息的知识辅助空时自适应处理

吴亿锋 王彤 吴建新 代保全 同亚龙

吴亿锋, 王彤, 吴建新, 代保全, 同亚龙. 基于道路信息的知识辅助空时自适应处理[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(3): 613-618. doi: 10.11999/JEIT140626
引用本文: 吴亿锋, 王彤, 吴建新, 代保全, 同亚龙. 基于道路信息的知识辅助空时自适应处理[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(3): 613-618. doi: 10.11999/JEIT140626
Wu Yi-Feng, Wang Tong, Wu Jian-Xin, Dai Bao-Quan, Tong Ya-Long. A Knowledge Aided Space Time Adaptive Processing Based on Road Network Data[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(3): 613-618. doi: 10.11999/JEIT140626
Citation: Wu Yi-Feng, Wang Tong, Wu Jian-Xin, Dai Bao-Quan, Tong Ya-Long. A Knowledge Aided Space Time Adaptive Processing Based on Road Network Data[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(3): 613-618. doi: 10.11999/JEIT140626

基于道路信息的知识辅助空时自适应处理

doi: 10.11999/JEIT140626
基金项目: 

国家自然科学基金(61372133, 61471285, 61401500)和国家留学基金资助课题

A Knowledge Aided Space Time Adaptive Processing Based on Road Network Data

  • 摘要: 主波束中的车辆回波信号会污染空时自适应处理(STAP)的训练样本,导致空时自适应处理时的目标自相消,引起漏警。针对这一问题,该文提出一种基于道路信息的知识辅助(KA)空时自适应处理方法。该方法首先根据主波束中道路相对于雷达的位置估计道路上车辆相对于雷达的径向速度,然后得到可能含有主波束车辆回波信号的距离-多普勒单元,接着根据训练样本与杂波导向矢量和主波束导向矢量的匹配程度判断这些训练样本是否包含主波束车辆回波信号,最后在进行空时自适应处理估计杂波协方差矩阵时剔除被主波束车辆回波信号污染的训练样本。理论分析及实验结果表明该方法可以提高道路密集环境中空时自适应处理的信杂噪比输出,改善空时自适应处理雷达的性能。
  • 期刊类型引用(5)

    1. 张琪,沈明威,李建峰. 基于稀疏重构的KA-STAP杂噪协方差矩阵高精度估计算法. 国外电子测量技术. 2019(03): 14-18 . 百度学术
    2. 王晓明,李军,张圣鹋,卢燕,张永杰. 基于稀疏恢复谱相似度的自适应样本筛选算法. 系统工程与电子技术. 2018(05): 976-981 . 百度学术
    3. 许华健,杨志伟,廖桂生,田敏. 一种稳健的非均匀杂波协方差矩阵估计方法. 电子与信息学报. 2017(05): 1036-1043 . 本站查看
    4. 张圣鹋,何子述,李军,赵翔. 一种稳健的知识辅助STAP色加载系数优化算法. 电子与信息学报. 2016(08): 1942-1949 . 本站查看
    5. 刘汉伟,张永顺,王强,吴亿锋. 基于稀疏重构的机载雷达训练样本挑选方法. 系统工程与电子技术. 2016(07): 1532-1537 . 百度学术

    其他类型引用(13)

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  1936
  • HTML全文浏览量:  169
  • PDF下载量:  589
  • 被引次数: 18
出版历程
  • 收稿日期:  2014-05-14
  • 修回日期:  2014-08-18
  • 刊出日期:  2015-03-19

目录

    /

    返回文章
    返回