简介:对ATI技术进行改进,提出了一种机栽双通道SAR加权ATI地面慢速运动目标检测方法。该方法将DPCA技术和ATI技术的优点结合起来,利用DPCA技术得到加权值对ATI干涉结果进行加权处理,提出了一种新的动目标检测方法。计算机仿真结果表明,该改进方法与ATI方法相比能够有效减少虚假目标的数目,并能够检测到弱目标;与DPCA方法相比,它能够检测到DPCA方法由于对消过大而无法检测到的速度更慢的目标。
简介:基于多通道复图像联合处理,速度合成孔径雷达(VSAR)可有效抑制地物杂波,实现地面运动目标检测和定位。但运动目标图像散焦和速度模糊也限制了VSAR的微弱目标检测性能,同时导致了快速目标的方位定位模糊问题。为此,提出了基于距离-多普勒-速度域混合积累的VSAR运动目标处理新方法,显著改善了微弱运动目标检测性能,并可实现快速目标的速度解模糊和正确定位。新方法无需改变VSAR的系统结构,工程实用价值高。最后,数值仿真实验的结果证明了新方法的有效性。
简介:对于极化敏感L型阵列的多参数联合估计问题,采用传统的多重信号分类(MUSIC)算法所需计算量大,采用旋转不变子空间(ESPRIT)算法需要考虑参数配对问题。提出了模值约束下的求根多重信号分类(root-MUSIC)算法,首先利用L型阵列中两个相互垂直的线阵构造两子阵接收数据的自相关函数,采用root—MUSIC算法进行波达方向角(DOA)估计,然后根据模值约束条件构造代价函数,通过闭合式解得到极化参数估计。该算法与传统MUSIC算法相比,大大减少了计算量,同时能够实现参数自动配对,避免了ESPRIT算法的不足。计算机仿真结果表明,该算法的角度估计性能与传统MUSIC算法接近,优于ESPRIT算法,且算法收敛速度快。