利用压缩感知实现运动目标的稀疏成像时，运动引起的多普勒频移会增加模型维度，改变回波的中心频率，并影响测量矩阵的互相干特性。为了改善MIMO雷达对运动目标的三维成像性能，提出了一种高效的成像方法，在各维分别搜索目标的分布信息，并由该信息作为索引重构新的低维测量矩阵，借此缩小目标区域范围，同时基于测量矩阵的互相干性，应用贝叶斯方法实现多普勒维度投影矩阵的优化，降低多普勒频率采样带来的强相干性，实现高效稀疏成像。仿真结果表明，所提方法可以明显地提升运算效率，具有高效精确的成像性能。
2023-02-18 22:47:38
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针对直接序列扩频信号捕获过程中可能存在的多普勒频率误捕问题，提出一种可纠正此误捕问题的伪码捕获改进算法.该算法利用首次捕获得到的伪码相位估计值对接收信号进行解扩，再通过快速傅里叶变换(FFT)对解扩后的信号进行多普勒频率估计，将首次捕获的多普勒频率估计值与FFT结果幅度最大值对应的频率点进行比较，判断是否发生了多普勒频率误捕，如果发生误捕，进行纠正，给出正确的多普勒频率估计值.仿真结果表明，该算法能有效纠正多普勒频率误捕问题，得到正确的捕获结果.
2022-05-01 17:14:15
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资源名：对GPS信号多普勒频率和伪码进行二维搜索后_检测峰峰值数量_及判别是否存在欺骗信号_matlab
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2022-04-06 02:55:41
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目标微动特性和微多普勒特征分析在真假目标识别方面发挥了重要作用。由于微动目标雷达回波具有非线性、多分量性等特征,需要相应的具有高分辨力、低交叉项、大的动态范围的分析工具,才能较好地揭示目标微多普勒特征。稀疏分解方法中的匹配追踪(MP)具有频域高分辨能力,对于信号细微特征提取具有很好的效果。研究了基于匹配追踪的微多普勒频率估计问题,该方法可以准确提取出目标微多普勒频率,为后续的目标识别提供了重要的依据。
2022-03-12 10:13:28
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将人工蜂群算法应用于似然函数的优化,实现了阵列信号波达方向(DOA)和多普勒频率的联合估计。利用状态空间模型构造包含DOA和多普勒频率信息的广义可观测矩阵,并构造包含该广义可观测矩阵的似然函数,将参数估计问题转化为多维非线性函数优化问题进而利用人工蜂群算法对似然函数的求解过程进行优化,得到DOA和多普勒频率的估计值算法保留了最大似然估计的渐近无偏估计性能,降低了似然函数求解的计算量,且参数能够自动配对。
2021-05-28 14:03:10
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针对扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)等高动态信号载波跟踪算法存在跟踪精度不高的问题,采用无迹粒子滤波(UPF)算法对高动态北斗卫星信号载波进行跟踪。UPF算法结合粒子滤波(PF)和无迹卡尔曼滤波,采用PF对载波状态变量进行估计,同时使用UKF滤波器对粒子进行权值的重新分配,解决了粒子退化问题。通过Matlab仿真对比,基于EKF、UKF、UPF的跟踪算法的载波频率误差分别为-15~15、-10~10、-4~4 Hz,验证了UPF算法的优越性。
2021-02-21 19:10:50
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