CN105425222A - 一种数据传输率约束下的雷达目标检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于雷达技术领域,公开了一种数据传输率约束下的雷达目标检测方法。包括:获取多基地雷达系统的回波数据,得到所有空间分集通道的观测矢量;对观测矢量进行自适应匹配滤波,得到每个空间分集通道的局部检验统计量;获取每个空间分集通道的数据传输率,计算每个空间分集通道的局部虚警概率,确定第一门限;将每个空间分集通道的局部检验统计量与第一门限比较,确定大于和小于第一门限的局部检验统计量;得到全局检验统计量;获取全局虚警概率,并根据全局虚警概率确定第二门限;若全局检验统计量大于第二门限,则多基地雷达系统确定检测单元存在目标。本发明能够在降低局部雷达站与融合中心的数据传输量。
Description
技术领域
本发明涉及雷达技术领域,尤其涉及一种数据传输速率约束下的雷达目标检测方法,可用于多基地雷达系统的目标检测。
背景技术
多基地雷达系统由多个空间上距离较远的雷达基站组成,以便从不同角度观察雷达目标,从而获得目标的空间分集增益,提高雷达系统的目标检测性能。
与传统的单站雷达相比,多基地雷达系统需要将各个雷达基站的回波数据传输到信息融合中心进行联合处理,这就要求各雷达基站与信息融合中心进行通信,需要很大的通信传输带宽。如果采用光纤通信,其通信带宽能满足数据传输要求,但有线的连接限制了雷达基站的基站性和灵活性,特别是对于机载和舰载雷达等移动平台,需要通过无线传输将各雷达基站的回波数据传输到信息融合中心。而在无线通信中,信号的传输带宽往往不能满足数据的传输要求,并且随着通信带宽的提高,会增加系统的成本。
解决通信带宽限制的有效手段是局部雷达站将原始观测数据进行本地预处理后再传送给信息融合中心。在传统的分布式检测方法中,局部雷达站将“0/1”判决结果传送给信息融合中心,融合中心再根据相应的融合准则对局部雷达站传输来的数据进行融合,从而得到最终的判决结果。基于局部判决的分布式检测方法虽能有效地降低融合中心的计算量和局部雷达站与融合中心的数据传输量,但这破坏了原始数据的结构,减少了数据所包含的信息量,从而严重降低了雷达系统的目标检测性能。
发明内容
针对上述现有技术的不足,本发明的实施例提供一种数据传输率约束下的雷达目标检测方法,提出一种数据传输率约束下的双门限恒虚警检测方法,能够在降低局部雷达站与融合中心的数据传输量的同时,使雷达系统具有较好的目标检测性能。
本发明的技术原理为:在杂波加噪声功率未知的情况下,局部雷达站采用自适应匹配滤波算法进行第一门限检测,其中第一门限由数据传输率约束确定,在奈曼皮尔逊准则下,数据传输率约束可近似由局部虚警概率约束表示。然后,将局部雷达站超过第一门限的检验统计量传输到信息融合中心进行第二门限检测,其中第二门限由全局虚警概率确定。这样既保证了局部雷达站与融合中心间较低的数据传输量,同时也保证了雷达系统较好的目标检测性能。
为达到上述目的,本发明的实施例采用如下技术方案:
一种数据传输率约束下的雷达目标检测方法,所述方法用于多基地雷达系统的目标检测,所述雷达目标检测方法包括如下步骤:
步骤1,获取多基地雷达系统中所有基地雷达的回波数据,并根据所述所有基地雷达的回波数据得到所有空间分集通道的观测矢量;
步骤2,对每个空间分集通道的观测矢量进行自适应匹配滤波,得到所述每个空间分集通道对应的局部检验统计量;
步骤3,获取每个空间分集通道的数据传输率,根据所述每个空间分集通道的数据传输率,计算对应的每个所述空间分集通道的局部虚警概率,并根据任意一个所述空间分集通道的局部虚警概率,确定第一门限,其中,所述每个空间分集通道的数据传输率相同;
步骤4,将每个空间分集通道对应的局部检验统计量分别与所述第一门限进行比较,确定大于所述第一门限的局部检验统计量和小于所述第一门限的局部检验统计量;
步骤5,根据所述大于所述第一门限的局部检验统计量和所述小于所述第一门限的局部检验统计量,得到全局检验统计量;
步骤6,获取全局虚警概率,并根据所述全局虚警概率确定第二门限;
步骤7,若所述全局检验统计量大于所述第二门限,则所述多基地雷达系统确定检测单元存在目标。
本发明的特点和进一步的改进为:
(1)步骤2具体为:对第n个空间分集通道的观测矢量xn进行自适应匹配滤波,得到第n个空间分集通道对应的局部检验统计量ln(xn),其表达式为
记第n个空间分集通道的观测矢量为xn=[xn0,xn1,xn2,..,xnK]T,其中xn0为待检测单元,xn1,xn2,...,xnK为K个参考单元,n=1,2,...,N,N为空间分集通道的个数,其中λ为空间分集通道的信杂噪比,K为参考单元个数。
(2)步骤3具体为:
(3a)获取每个空间分集通道的数据传输率Q,Q的单位为比特/秒;
(3b)根据所述数据传输率Q,计算局部虚警概率pfa=Q/MFs,其中,M为采样量化位数,单位为比特,Fs为信号采样频率,单位为赫兹;
(3c)根据所述局部虚警概率确定第一门限τ1,
其中,λ为空间分集通道的信杂噪比,K为参考单元个数。
(3)步骤5具体为:
(5a)根据所述大于所述第一门限的局部检验统计量,得到对应的第一似然比Ψ为:
其中,ni表示第i个传输局部检验统计量的空间分集通道序号,m为传输局部检验统计量的空间分集通道总数,ln(xn)为第n个空间分集通道对应的局部检验统计量;
(5b)根据所述小于所述第一门限的局部检验统计量,得到对应的第二似然比Φ为:
其中,ln(·)为自然对数函数,λ为空间分集通道的信杂噪比,K为参考单元个数,τ1为第一门限,pfa为局部虚警概率,N为空间分集通道的个数,m为传输局部检验统计量的空间分集通道总数;
(5c)根据所述第一似然比Ψ和所述第二似然比Φ,计算全局检验统计量LFC=ΦΨ。
(4)步骤6具体为:
(6a)获取全局虚警概率PFA;
(6b)根据所述全局虚警概率与所述第二门限的关系式,
其中,!为阶乘符号,
Fp(·|a,b,c)是帕累托累随机变量求和分布的累积分布函数,其参数为a、b、c,pfa为局部虚警概率,λ为空间分集通道的信杂噪比,K为参考单元个数,N为空间分集通道的个数,m为传输局部检验统计量的空间分集通道总数,τ1为第一门限。
本发明与现有技术相比具有以下优点:
1、本发明利用双门限检测方法,能够在降低局部雷达站与信息融合中心的数据传输量的同时,使雷达系统具有较好的目标检测性能。
2、本发明通过对参考样本的功率水平估计,解决了在杂波加噪声功率未知的情况下多基地雷达系统的目标检测问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的检测器结构示意图;
图2是本发明的实现流程图;
图3是本发明数据传输率与局部虚警概率的关系图;
图4是本发明检测概率与局部虚警概率的关系图;
图5是本发明所提双门限检测方法的检测性能图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明使用多基地雷达系统对目标进行观测,局部雷达站与信息融合中心并行通信,空间分集通道满足空间和时间配准条件。假定有N个空间分集通道,每个空间分集通道的信杂噪比相同,记为λ,数据传输率约束相同,记为Q。对回波复信号进行平方率检波处理后,记第n个空间分集通道的观测矢量xn=[xn0,xn1,xn2,...,xnK]T,其中xn0为待检测单元,xn1,xn2,...,xnK为K个参考单元,n=1,2,...,N。
本发明实施例提供一种数据传输率约束下的雷达目标检测方法,如图2所示,所述雷达目标检测方法包括如下步骤:
步骤1,获取多基地雷达系统中所有基地雷达的回波数据,并根据所述所有基地雷达的回波数据得到所有空间分集通道的观测矢量。
步骤2,对每个空间分集通道的观测矢量进行自适应匹配滤波,得到所述每个空间分集通道对应的局部检验统计量。
步骤2具体为:
对第n个空间分集通道的观测矢量xn进行自适应匹配滤波,得到第n个空间分集通道对应的局部检验统计量ln(xn),其表达式为
记第n个空间分集通道的观测矢量为xn=[xn0,xn1,xn2,...,xnK]T,其中xn0为待检测单元,xn1,xn2,...,xnK为K个参考单元,n=1,2,...,N,N为空间分集通道的个数,其中λ为空间分集通道的信杂噪比,K为参考单元个数。
步骤3,获取每个空间分集通道的数据传输率,根据所述每个空间分集通道的数据传输率,计算对应的所述每个空间分集通道的局部虚警概率,并根据任意一个空间分集通道的局部虚警概率,确定第一门限,其中,所述每个空间分集通道的数据传输率相同。
步骤3具体为:
(3a)获取每个空间分集通道的数据传输率Q,Q的单位为比特/秒;
(3b)根据所述数据传输率Q,计算局部虚警概率pfa=Q/MFs,其中,M为采样量化位数,单位为比特,Fs为信号采样频率,单位为赫兹;
(3c)根据所述局部虚警概率确定第一门限τ1,
其中,λ为空间分集通道的信杂噪比,K为参考单元个数,exp[·]为指数函数。
步骤4,将所有空间分集通道的每个空间分集通道对应的局部检验统计量分别与所述第一门限进行比较,确定大于所述第一门限的局部检验统计量和小于所述第一门限的局部检验统计量。
将各空间分集通道的局部检验统计量ln(xn)与第一门限τ1比较,当ln(xn)≥τ1时,将局部检验统计量ln(xn)传输给信息融合中心;当ln(xn)<τ1时,不向信息融合中心传输局部检验统计量ln(xn),其中,n=1,2,...,N。
步骤5,根据所述大于所述第一门限的局部检验统计量和所述小于所述第一门限的局部检验统计量,得到全局检验统计量。
步骤5具体为:
(5a)根据所述大于所述第一门限的局部检验统计量,得到对应的第一似然比Ψ为:
其中,ni表示第i个传输局部检验统计量的空间分集通道序号,m为传输局部检验统计量的空间分集通道总数;
(5b)根据所述小于所述第一门限的局部检验统计量,得到对应的第二似然比Φ为:
其中,ln(·)为自然对数函数;
(5c)根据所述小于所述第一门限的局部检验统计量,计算全局检验统计量LFC=ΦΨ。
步骤6,获取全局虚警概率,并根据所述全局虚警概率确定第二门限。
步骤6具体为:
(6a)获取全局虚警概率PFA;
(6b)根据所述全局虚警概率与所述第二门限的关系式:
其中,!为阶乘符号,
Fp(·|a,b,c)是帕累托累随机变量求和分布的累积分布函数,其参数为a、b、c,pfa为局部虚警概率,λ为空间分集通道的信杂噪比,K为参考单元个数,N为空间分集通道的个数,m为传输局部检验统计量的空间分集通道总数,τ1为第一门限。
步骤7,若所述全局检验统计量大于所述第二门限,则所述多基地雷达系统确定检测单元存在目标。
本发明的效果可通过以下仿真实验进一步说明。
一、实验设置:
本发明使用多基地雷达系统对目标进行观测,局部雷达站与信息融合中心并行通信,空间分集通道满足空间和时间配准条件,杂波幅度服从瑞利分布,噪声服从高斯分布。假定有N=4个空间分集通道,每个空间分集通道的参考单元个数为K=16,数据量化位数M=8比特,采样频率Fs=2MHz,全局虚警概率设置为PFA=10-4。
二、实验内容:
实验一:为证明本发明能够通过设置第一门限降低数据传输率,对空间分集通道的数据传输率与第一门限的关系进行仿真,结果如图3所示。
局部虚警概率随着第一门限的增大而降低,从图3中可以看出,空间分级通道的数据传输率随着局部虚警概率的降低而下降。当局部虚警概率设置为pfa=10-2时,数据传输率可以下降到原来的1%。
以上实验表明,本发明可以通过设置第一门限,控制局部虚警概率,有效地降低数据传输率,降低对雷达系统通信带宽的要求,从而减少系统的成本。
实验二:为证明本发明在降低数据传输率的同时能够保证较好的检测性能,对所提双门限恒虚警检测方法的检测性能进行了仿真,结果如图4和图5所示。
从图4中可以看出,在不同信噪比下,随着局部虚警概率的增加,检测概率缓慢下降。当局部虚警概率为pfa=10-1时,即数据传输率为原来的10%时,其检测概率基本保持不变。
从图5中可以看出,当局部虚警概率为pfa=10-2时,即数据传输率为原来的1%时,与最优检测性能相比,仅有不到1dB的信杂噪比损失,并且检测性能优于传统的分布式检测器。
以上实验表明,本发明能够在降低局部雷达站与融合中心的数据传输量的同时,使雷达系统具有较好的目标检测性能。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (5)
1.一种数据传输率约束下的雷达目标检测方法,其特征在于,所述方法用于多基地雷达系统的目标检测,所述雷达目标检测方法包括如下步骤:
步骤1,获取多基地雷达系统中所有基地雷达的回波数据,并根据所述所有基地雷达的回波数据得到所有空间分集通道的观测矢量;
步骤2,对每个空间分集通道的观测矢量进行自适应匹配滤波,得到所述每个空间分集通道对应的局部检验统计量;
步骤3,获取每个空间分集通道的数据传输率,根据所述每个空间分集通道的数据传输率,计算对应的每个空间分集通道的局部虚警概率;并根据任意一个空间分集通道的局部虚警概率,确定第一门限,其中,所述每个空间分集通道的数据传输率相同;
步骤4,将每个空间分集通道对应的局部检验统计量分别与所述第一门限进行比较,确定大于所述第一门限的局部检验统计量和小于所述第一门限的局部检验统计量;
步骤5,根据所述大于所述第一门限的局部检验统计量和所述小于所述第一门限的局部检验统计量,得到全局检验统计量;
步骤6,获取全局虚警概率,并根据所述全局虚警概率确定第二门限;
步骤7,若所述全局检验统计量大于所述第二门限,则所述多基地雷达系统确定检测单元存在目标。
2.根据权利要求1所述的数据传输率约束下的雷达目标检测方法,其特征在于,步骤2具体为:
对第n个空间分集通道的观测矢量xn进行自适应匹配滤波,得到第n个空间分集通道对应的局部检验统计量ln(xn),其表达式为
记第n个空间分集通道的观测矢量为xn=[xn0,xn1,xn2,...,xnK]T,其中xn0为待检测单元,xn1,xn2,...,xnK为K个参考单元,n=1,2,...,N,N为空间分集通道的个数,其中λ为空间分集通道的信杂噪比,K为参考单元个数。
3.根据权利要求1所述的数据传输率约束下的雷达目标检测方法,其特征在于,步骤3具体为:
(3a)获取每个空间分集通道的数据传输率Q,Q的单位为比特/秒;
(3b)根据所述数据传输率Q,计算局部虚警概率pfa=Q/MFs,其中,M为采样量化位数,单位为比特,Fs为信号采样频率,单位为赫兹;
(3c)根据所述局部虚警概率确定第一门限τ1,
其中,λ为空间分集通道的信杂噪比,K为参考单元个数。
4.根据权利要求1所述的数据传输率约束下的雷达目标检测方法,其特征在于,步骤5具体为:
(5a)根据所述大于所述第一门限的局部检验统计量,得到对应的第一似然比Ψ为:
其中,ni表示第i个传输局部检验统计量的空间分集通道序号,m为传输局部检验统计量的空间分集通道总数,ln(xn)为第n个空间分集通道对应的局部检验统计量;
(5b)根据所述小于所述第一门限的局部检验统计量,得到对应的第二似然比Φ为:
其中,ln(·)为自然对数函数,λ为空间分集通道的信杂噪比,K为参考单元个数,τ1为第一门限,pfa为局部虚警概率,N为空间分集通道的个数,m为传输局部检验统计量的空间分集通道总数。
(5c)根据所述第一似然比Ψ和所述第二似然比Φ,计算全局检验统计量LFC=ΦΨ。
5.根据权利要求1所述的数据传输率约束下的雷达目标检测方法,其特征在于,步骤6具体为:
(6a)获取全局虚警概率PFA;
(6b)根据所述全局虚警概率与所述第二门限的关系式:
其中, !为阶乘符号,
Fp(·|a,b,c)是帕累托累随机变量求和分布的累积分布函数,其参数为a、b、c,pfa为局部虚警概率,λ为空间分集通道的信杂噪比,K为参考单元个数,N为空间分集通道的个数,m为传输局部检验统计量的空间分集通道总数,τ1为第一门限。
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Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105425222B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106407934A (zh) * | 2016-09-21 | 2017-02-15 | 北京航天宏图信息技术股份有限公司 | 针对可见光波段高分辨率遥感影像的雷达站自动识别算法 |
CN107390196A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-11-24 | 西安电子科技大学 | 基于多基地雷达的快起伏目标双门限恒虚警检测方法 |
CN106199588B (zh) * | 2016-06-24 | 2018-11-09 | 西安电子科技大学 | 基于巴氏距离量化的多站雷达信号融合检测方法 |
CN109521412A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-03-26 | 西安电子科技大学 | 基于局部统计量融合的雷达组网空域目标检测方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007163318A (ja) * | 2005-12-14 | 2007-06-28 | Toshiba Corp | レーダ信号処理装置とその一定誤警報確率検出方法 |
CN101000376A (zh) * | 2007-01-08 | 2007-07-18 | 清华大学 | 双基地合成孔径雷达的双门限恒虚警运动目标检测方法 |
CN102323577A (zh) * | 2011-09-08 | 2012-01-18 | 北京理工雷科电子信息技术有限公司 | 一种基于能量积累的高分辨雷达双门限检测器 |
-
2015
- 2015-11-03 CN CN201510736844.7A patent/CN105425222B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007163318A (ja) * | 2005-12-14 | 2007-06-28 | Toshiba Corp | レーダ信号処理装置とその一定誤警報確率検出方法 |
CN101000376A (zh) * | 2007-01-08 | 2007-07-18 | 清华大学 | 双基地合成孔径雷达的双门限恒虚警运动目标检测方法 |
CN102323577A (zh) * | 2011-09-08 | 2012-01-18 | 北京理工雷科电子信息技术有限公司 | 一种基于能量积累的高分辨雷达双门限检测器 |
Non-Patent Citations (7)
Title |
---|
FRANK C. ROBEY ET AL.: "A CFAR Adaptive Matched Filter Detector", 《IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS》 * |
JUN LIU ET AL.: "Threshold Setting for Adaptive Matched Filter and Adaptive Coherence Estimator", 《IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS》 * |
MAX SCHARRENBROICH ET AL.: "Performance of a Practical Two-Step Detector for Non-Fluctuating Targets", 《2012 IEEE 7TH SENSOR ARRAY AND MULTICHANNEL SIGNAL PROCESSING WORKSHOP (SAM)》 * |
余国辉等: "MIMO雷达双门限恒虚警检测", 《信号处理》 * |
张良等: "基于空时自适应处理的恒虚警检测算法研究", 《西安电子科技大学学报(自然科学版)》 * |
胡勤振等: "分布式MIMO雷达双门限GLRT CFAR检测", 《西安电子科技大学学报(自然科学版)》 * |
顾新锋等: "距离扩展目标的双门限恒虚警检测器及性能分析", 《电子与信息学报》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106199588B (zh) * | 2016-06-24 | 2018-11-09 | 西安电子科技大学 | 基于巴氏距离量化的多站雷达信号融合检测方法 |
CN106407934A (zh) * | 2016-09-21 | 2017-02-15 | 北京航天宏图信息技术股份有限公司 | 针对可见光波段高分辨率遥感影像的雷达站自动识别算法 |
CN106407934B (zh) * | 2016-09-21 | 2019-07-05 | 北京航天宏图信息技术股份有限公司 | 针对可见光波段高分辨率遥感影像的雷达站自动识别方法 |
CN107390196A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-11-24 | 西安电子科技大学 | 基于多基地雷达的快起伏目标双门限恒虚警检测方法 |
CN107390196B (zh) * | 2017-07-28 | 2020-04-07 | 西安电子科技大学 | 基于多基地雷达的快起伏目标双门限恒虚警检测方法 |
CN109521412A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-03-26 | 西安电子科技大学 | 基于局部统计量融合的雷达组网空域目标检测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105425222B (zh) | 2017-09-15 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |