CN107255805B - 基于加权最小二乘的雷达目标rcs的预测方法 - Google Patents
基于加权最小二乘的雷达目标rcs的预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107255805B CN107255805B CN201710644477.7A CN201710644477A CN107255805B CN 107255805 B CN107255805 B CN 107255805B CN 201710644477 A CN201710644477 A CN 201710644477A CN 107255805 B CN107255805 B CN 107255805B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- radar
- moment
- weighted
- squares
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/66—Radar-tracking systems; Analogous systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明提出了一种基于加权最小二乘的雷达目标RCS的预测方法,以在样本数较少时实现对雷达目标RCS的有效预测。实现步骤为:获取目标的航迹位置参数和目标观测值回波幅度;计算各个观测时刻雷达相对于目标的入射角度θk;设定目标回波幅度阈值δ,并获取目标回波相关性判决条件;计算k+1时刻雷达相对于目标的入射角度估计值获取N个有效目标回波幅度t(k);判断N是否大于等于给定加权最小二乘多项式阶数M;获取加权最小二乘多项式系数矩阵X和k+1时刻目标回波幅度的估计值及雷达目标RCS的预测值。本发明实现了在样本数较少的情况下对雷达目标RCS的有效预测,可用于雷达技术领域。
Description
技术领域
本发明属于雷达技术领域,涉及一种雷达跟踪与目标RCS预测的方法,具体涉及一种基于加权最小二乘的雷达目标RCS的预测方法,用于样本数较少的情况下通过加权最小二乘法对雷达目标的RCS进行有效预测。
背景技术
随着隐身技术的发展,目标雷达截面积(Radar Cross Section,RCS))越来越受广大学者的广泛关注,同时也为雷达对目标的检测和跟踪提出了挑战。因此研究雷达横截面积的测量对目标特性和目标检测跟踪具有十分重要的意义。目标RCS其意义是单位立体角内目标朝接收方向散射的功率与给定方向入射到该目标的平面波功率密度之比的4π倍,其主要与目标的结构和表面介质、雷达频率、极化方式和目标姿态角等因素有关。当雷达跟踪目标时,如果已知目标RCS和目标的距离,则可以估计得到目标回波信号的信噪比。在目标信噪比已知的条件下,多站雷达可以调用高信噪比的雷达对目标进行观测,使资源调度更为合理。因此,研究目标RCS的预测具有重要意义。
目前,关于雷达目标RCS预测的资料比较少,且现有的RCS预测方法,对样本点数要求比较多。例如,授权公告号为CN 104076342 B,名称为“一种雷达跟踪状态下预测目标RCS的方法”的中国专利,公开了一种雷达跟踪状态下预测目标RCS的方法,实现步骤为:设定目标雷达截面积RCS的预测滤波器的阶数为M;雷达接收目标自n-M+1时刻至n时刻的回波si;并且记录自n-M+1时刻至n时刻目标的距离,第n个跟踪时刻目标的速度,以及自n-M+1时刻至n时刻目标速度与目标距离的夹角;求得在自n-M+1时刻至n时刻的目标复幅度的估计值;得到目标在第n+1时刻的目标速度与目标距离的夹角预测值;求得目标RCS值的自相关矩阵和目标RCS值的互相关列向量;求得目标RCS的预测滤波器系数;得到在第n+1时刻的目标RCS的预测值。该方法虽实现对雷达目标RCS的预测,但需样本点数较多,对于样本数较少的情况下,很难对雷达目标RCS进行有效预测。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术存在的不足,提出了一种基于加权最小二乘的雷达目标RCS的预测方法,以在样本数较少时实现对雷达目标RCS的有效预测。
本发明的技术思路是,针对目标样本点数较少而无法预测目标RCS的情况,在目标跟踪状态下,利用下一时刻的雷达对目标的入射角度,采用加权最小二乘法对下一时刻目标RCS的值进行预测,得到下一时刻雷达目标RCS的预测值,具体实现步骤为:
(1)获取目标的航迹位置参数和目标观测值回波幅度:
(1a)在雷达与目标运动直线构成的平面内,建立以雷达为中心的二维坐标系,并获取各个观测时刻目标航迹位置参数xk和yk,其中,k表示雷达观测时刻;
(1b)利用目标检测算法,对各个观测时刻的雷达回波进行检测,得到各个观测时刻的目标回波幅度
(2)计算各个观测时刻雷达相对于目标的入射角度θk:
根据目标航迹位置参数xk和yk,计算目标在平动状态下各个观测时刻雷达相对于目标的入射角度θk;
(3)设定目标回波幅度阈值δ,并获取目标回波相关性判决条件:
(3a)设定目标回波幅度阈值δ;
(3b)建立目标散射模型,根据不同入射角度目标回波的相关系数,获取目标回波相关性判决条件:
fc(θk-θi)d/c≤ξ/2
其中,fc表示雷达载频,(θk-θi)表示第i个观测时刻与第k个观测时刻的角度间隔,fc(θk-θi)表示等效频率间隔,d表示目标尺寸,c表示光速,ξ表示紧度因子;
(4)计算k+1时刻雷达相对于目标的入射角度估计值
(4a)根据目标运动方程,计算目标在k+1时刻的位置估计值和
(4b)根据目标在k+1时刻的位置估计值和计算k+1时刻雷达相对于目标的入射角估计值
(5)获取N个有效目标回波幅度t(k):
给定最大选择样本数参数Nmax,并选择k时刻之前大于目标回波幅度阈值δ,且满足目标回波相关性条件的N个目标回波幅度作为有效目标回波幅度t(k),其中,N=min{N Nmax};
(6)给定加权最小二乘多项式阶数M,并判断N是否大于等于M,若是,执行步骤(7),否则,执行步骤(4);
(7)获取加权最小二乘多项式系数矩阵X:
(7a)构造M阶加权最小二乘多项式g(θ):
g(θ)=a0+a1θ+…+aM-1θM-1
其中,a0,a1,…,aM-1为加权最小二乘多项式各项的系数;θ表示雷达相对于目标的入射角度,g(θ)表示雷达相对于目标的入射角度为θ时对应的目标回波幅度;
(7b)设定N个有效目标回波幅度t(k)对应不同加权权值为wk,根据加权最小二乘法,计算加权最小二乘多项式系数矩阵X:X=[a0 a1 … aM-1];
(8)获取k+1时刻目标回波幅度的估计值
将加权最小二乘多项式系数矩阵X和k+1时刻雷达相对于目标的入射角度带入加权最小二乘多项式g(θ)中,得到k+1时刻目标回波幅度的估计值
(9)获取雷达目标RCS的预测值:
对目标回波幅度估计值取模并平方,得到目标RCS的预测值。
本发明与现有技术相比,具有如下优点:
本发明在对目标RCS进行预测时,采用加权最小二乘法,根据加权最小二乘多项式的不同阶数,所要求最低样本数不同,采用低阶加权最小二乘多项式,能够在样本数较少的情况下对雷达目标RCS进行有效预测。
附图说明
图1是本发明的实施流程图;
图2是本发明仿真实验中采用的雷达目标运动模型图;
图3是本发明雷达目标RCS真实值、估计值、预测值和误差的仿真结果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例,对本发明作进一步的描述。
参照图1,基于加权最小二乘的雷达目标RCS的预测方法,包括如下步骤:
步骤1)获取目标的航迹位置参数和目标观测值回波幅度:
利用目标跟踪算法以及目标检测算法,得到目标的位置参数以及目标观测值雷达回波幅度。
步骤1a)在雷达与目标运动直线构成的平面内,建立以雷达为中心的二维坐标系,并获取各个观测时刻目标航迹位置参数xk和yk,其中,k表示雷达观测时刻;
步骤1b)利用目标检测算法,对各个观测时刻的雷达回波进行检测,得到各个观测时刻的目标回波幅度
步骤2)计算各个观测时刻雷达相对于目标的入射角度θk:
根据目标航迹位置参数xk和yk,计算目标在平动状态下各个观测时刻雷达相对于目标的入射角度θk,计算公式为:θk=arctanyk/xk;
步骤3)设定目标回波幅度阈值δ,并获取目标回波相关性判决条件:
步骤3a)设定目标回波幅度阈值δ;
步骤3b)建立目标散射模型,根据不同入射角度目标回波的相关系数,得到目标回波相关性判决条件:
fc(θk-θi)d/c≤ξ/2
其中,fc表示雷达载频,(θk-θi)表示第i个观测时刻与第k个观测时刻的角度间隔,fc(θk-θi)表示等效频率间隔,d表示目标尺寸,c表示光速,ξ表示紧度因子;
步骤4)计算k+1时刻雷达相对于目标的入射角度估计值
步骤4a)根据目标运动方程,计算目标在k+1时刻的位置估计值和
步骤4b)根据目标在k+1时刻的位置估计值和计算k+1时刻雷达相对于目标的入射角估计值计算公式为:
步骤5)获取N个有效目标回波幅度t(k):
给定最大选择样本数参数Nmax,并选择k时刻之前大于目标回波幅度阈值δ,且满足目标回波相关性条件的N个目标回波幅度作为有效目标回波幅度t(k),其中,N=min{N Nmax};
步骤6)给定加权最小二乘多项式阶数M,并判断N是否大于等于M,若是,执行步骤(7),否则,执行步骤(4);
步骤7)获取加权最小二乘多项式系数矩阵X:
步骤7a)构造M阶加权最小二乘多项式g(θ):
g(θ)=a0+a1θ+…+aM-1θM-1
其中,a0,a1,…,aM-1为加权最小二乘多项式各项的系数;θ表示雷达相对于目标的入射角度,g(θ)表示雷达相对于目标的入射角度为θ时对应的目标回波幅度;
步骤7b)设定N个有效目标回波幅度t(k)对应不同加权权值为wk,根据加权最小二乘法,计算加权最小二乘多项式系数矩阵X:X=[a0 a1 … aM-1];
构造M阶加权最小二乘多项式g(θ)=a0+a1θ+...+aM-1θM-1,设定不同观测时刻有效目标回波幅度对应加权权值不同,记为wk,通常wk与信噪比有关,其设定至少有三种选择方法,即全为1、按照估计信噪比加权或等于t(k),将N个有效目标回波幅度t(k)以及对应雷达相对于目标的入射角度θ组成的样本点带入加权最小二乘多项式中,得N个方程:
写成矩阵形式,记为:AX=t,对其进行最小二乘加权,得到正规方程组矩阵形式为:ATWAX=ATWt,对其左乘(ATWA)-1,即可得到加权最小二乘的系数矩阵为:X=(ATWA)-1ATWt
步骤8)获取k+1时刻目标回波幅度的估计值
将加权最小二乘多项式系数矩阵X和k+1时刻雷达相对于目标的入射角度带入加权最小二乘多项式g(θ)中,得到k+1时刻目标回波幅度的估计值计算公式为:
步骤9)获取雷达目标RCS的预测值:
对目标回波幅度估计值取模并平方,得到目标RCS的预测值。
下面结合仿真实验,对本发明的技术效果作详细说明。
1、仿真条件:
本发明的雷达目标的运动模型如图2所示:目标为10m*10m的飞机,以300m/s的速度做匀速直线运动,速度方向水平方向;目标高度80km,距离雷达100km,在二维笛卡尔坐标系下,雷达位于坐标原点[0km,0km],目标初始位置位于[60km,80km],目标初始速度为[-300m/s,0m/s];雷达仿真参数为:雷达的载频fc=10GHz,雷达扫描周期为T=0.01s,扫描次数为500,采用三阶加权最小二乘多项式进行预测。
2、仿真内容与结果分析:
对雷达目标RCS的真实值、估计值、预测值和误差分别进行仿真,其结果如图3(a)、图3(b)、图3(c)和图3(d)所示。
参照图3(a),雷达目标RCS的真实值仿真图,根据仿真参数设置和目标的运动模型,计算得到500个采样点对应雷达相对于目标的入射角度范围为[53.1412,53.8225],对于该范围内的目标回波复幅度的真实值用于仿真,通过对其取模并平方得到目标RCS的真实值,并将目标RCS的真实值绘制成曲线,如图3(a)所示,从图中可以看出目标RCS的真实值是一条光滑曲线,表示了目标运动过程中,其RCS的变化情况
参照图3(b),雷达目标RCS的估计值仿真图,根据目标运动过程中RCS的真实值,对其加上一个高斯白噪声,得到目标RCS的估计值,并将目标RCS的估计值绘制成曲线,如图3(b)所示,从图中可以看出,由于噪声的原因,目标RCS的估计值围绕目标RCS的真实值进行变化,在一定程度反映目标RCS的变化情况。
参照图3(c),雷达目标RCS的预测值仿真图,通过三阶加权最小二乘多项式对其RCS进行预测,得到目标RCS的预测值,并将目标RCS的预测值绘制成曲线,如图3(c)所示,从图中可以看出,采用三阶加权最小二乘多项式可以实现对目标RCS进行预测,目标RCS的预测值在目标RCS的真实值附近跳动,且在一定程度能反映目标RCS的变化情况。
参照图3(d),雷达目标RCS的预测误差仿真图,通过目标RCS预测值减去目标RCS的估计值并取绝对值,得到目标RCS预测值的相对误差,并将其绘制成曲线,如图3(d)所示,从图中可以看出,雷达目标RCS的预测误差大约在1dB左右,其精度满足实际要求,说明本发明能够在目标跟踪状态下对目标的RCS值进行有效预测。
Claims (3)
1.一种基于加权最小二乘的雷达目标RCS的预测方法,包括如下步骤:
(1)获取目标的航迹位置参数和目标观测值回波幅度:
(1a)在雷达与目标运动直线构成的平面内,建立以雷达为中心的二维坐标系,并获取各个观测时刻目标航迹位置参数xk和yk,其中,k表示雷达观测时刻;
(1b)利用目标检测算法,对各个观测时刻的雷达回波进行检测,得到各个观测时刻的目标回波幅度
(2)计算各个观测时刻雷达相对于目标的入射角度θk:
根据目标航迹位置参数xk和yk,计算目标在平动状态下各个观测时刻雷达相对于目标的入射角度θk;
(3)设定目标回波幅度阈值δ,并获取目标回波相关性判决条件:
(3a)设定目标回波幅度阈值δ;
(3b)建立目标散射模型,根据不同入射角度目标回波的相关系数,获取目标回波相关性判决条件:
fc(θk-θi)d/c≤ξ/2
其中,fc表示雷达载频,(θk-θi)表示第i个观测时刻与第k个观测时刻的角度间隔,fc(θk-θi)表示等效频率间隔,d表示目标尺寸,c表示光速,ξ表示紧度因子;
(4)计算k+1时刻雷达相对于目标的入射角度估计值
(4a)根据目标运动方程,计算目标在k+1时刻的位置估计值和
(4b)根据目标在k+1时刻的位置估计值和计算k+1时刻雷达相对于目标的入射角估计值
(5)获取N个有效目标回波幅度t(k):
给定最大选择样本数参数Nmax,并选择k时刻之前大于目标回波幅度阈值δ,且满足目标回波相关性条件的N个目标回波幅度作为有效目标回波幅度t(k),其中,N=min{NNmax};
(6)给定加权最小二乘多项式阶数M,并判断N是否大于等于M,若是,执行步骤(7),否则,执行步骤(4);
(7)获取加权最小二乘多项式系数矩阵X:
(7a)构造M阶加权最小二乘多项式g(θ):
g(θ)=a0+a1θ+…+aM-1θM-1
其中,a0,a1,…,aM-1为加权最小二乘多项式各项的系数;θ表示雷达相对于目标的入射角度,g(θ)表示雷达相对于目标的入射角度为θ时对应的目标回波幅度;
(7b)设定N个有效目标回波幅度t(k)对应不同加权权值为wk,根据加权最小二乘法,计算加权最小二乘多项式系数矩阵X:X=[a0 a1 … aM-1],其中,X的计算方法为:
将N个有效目标回波幅度t(k)以及对应雷达相对于目标的入射角度θ组成的样本点带入加权最小二乘多项式中,得N个方程:
写成矩阵形式:AX=t,对其进行最小二乘加权,得到正规方程组矩阵形式为:ATWAX=ATWt,对其左乘(ATWA)-1,即可得到加权最小二乘的系数矩阵为:
X=(ATWA)-1ATWt
其中,A为N×M的矩阵,其第n行第m列的元素为n=1,2...N,m=1,2...M,W表示N×N的对角矩阵且第ii个对角元素为wii,ii=1,2...N,矩阵t为一个N维列向量且第jj个元素为[t]jj=t(k-jj+1),jj=1,2...N,T为矩阵转置,(·)-1为矩阵求逆;
(8)获取k+1时刻目标回波幅度的估计值
将加权最小二乘多项式系数矩阵X和k+1时刻雷达相对于目标的入射角度带入加权最小二乘多项式g(θ)中,得到k+1时刻目标回波幅度的估计值
(9)获取雷达目标RCS的预测值:
对目标回波幅度估计值取模并平方,得到目标RCS的预测值。
2.根据权利要求1所述的基于加权最小二乘的雷达目标RCS的预测方法,其特征在于:步骤(2)中所述的计算各个时刻雷达相对目标的入射角度θk,计算公式为:θk=arctanyk/xk。
3.根据权利要求1所述的基于加权最小二乘的雷达目标RCS的预测方法,其特征在于:步骤(4b)中所述的计算k+1时刻雷达相对于目标的入射角度估计值计算公式为:
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710644477.7A CN107255805B (zh) | 2017-08-01 | 2017-08-01 | 基于加权最小二乘的雷达目标rcs的预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710644477.7A CN107255805B (zh) | 2017-08-01 | 2017-08-01 | 基于加权最小二乘的雷达目标rcs的预测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107255805A CN107255805A (zh) | 2017-10-17 |
CN107255805B true CN107255805B (zh) | 2019-10-25 |
Family
ID=60025339
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710644477.7A Active CN107255805B (zh) | 2017-08-01 | 2017-08-01 | 基于加权最小二乘的雷达目标rcs的预测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107255805B (zh) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108983195B (zh) * | 2018-08-17 | 2022-08-30 | 桂林电子科技大学 | 基于子阵列自适应成像的目标雷达散射截面积测量方法 |
CN111220945A (zh) * | 2018-11-26 | 2020-06-02 | 清研讯科(北京)科技有限公司 | 测向方法及装置、超宽带测向系统 |
CN111208485B (zh) * | 2020-01-16 | 2023-04-07 | 中国人民解放军63921部队 | 一种基于分段多项式拟合的空间目标rcs特性识别方法 |
CN113391309B (zh) * | 2021-06-15 | 2022-09-09 | 电子科技大学 | 一种火星探测器雷达径向下视成像方法 |
CN114913520B (zh) * | 2022-05-20 | 2023-04-28 | 电子科技大学 | 一种矩阵多项式真假目标rcs序列特征提取方法 |
CN115184896B (zh) * | 2022-09-09 | 2022-11-29 | 北京海兰信数据科技股份有限公司 | 一种基于雷达目标幅度加权均值滤波跟踪处理方法及系统 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9513361B1 (en) * | 2013-04-26 | 2016-12-06 | Rockwell Collins, Inc. | Direction finding BAVA array with integrated communications antenna system and related method |
CN103760527B (zh) * | 2014-01-23 | 2015-12-09 | 西安电子科技大学 | 单基地mimo雷达相干源波达方向估计方法 |
CN104991240A (zh) * | 2015-07-13 | 2015-10-21 | 西安电子科技大学 | 目标散射截面积的预测方法 |
CN105866759B (zh) * | 2016-04-15 | 2018-04-03 | 北京航空航天大学 | 用于目标rcs测量中多重定标和背景提取的装置设计及其信号处理方法 |
CN106483516A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-03-08 | 西安电子科技大学 | 基于先验知识的雷达杂波空时自适应处理方法 |
-
2017
- 2017-08-01 CN CN201710644477.7A patent/CN107255805B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107255805A (zh) | 2017-10-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107255805B (zh) | 基于加权最小二乘的雷达目标rcs的预测方法 | |
CN104155650B (zh) | 一种基于熵权值法点迹质量评估的目标跟踪方法 | |
CN103885057B (zh) | 自适应变滑窗多目标跟踪方法 | |
CN104035083B (zh) | 一种基于量测转换的雷达目标跟踪方法 | |
KR101628154B1 (ko) | 수신 신호 세기를 이용한 다중 표적 추적 방법 | |
CN106353744A (zh) | 基于双基地fda‑mimo雷达的多参数联合估计方法 | |
CN106772352B (zh) | 一种基于Hough和粒子滤波的PD雷达扩展微弱目标检测方法 | |
CN105759241A (zh) | 基于时差频差的直接定位方法 | |
CN105445718B (zh) | 一种基于阵列重构的分布式多载舰超视距雷达的doa估计方法 | |
CN107544063B (zh) | 一种雷达跟踪状态下的目标rcs的预测方法 | |
CN101806887A (zh) | 基于空间跟踪滤波器的海杂波抑制和目标检测方法 | |
CN109188385B (zh) | 杂波背景下的高速微弱目标检测方法 | |
CN106021697B (zh) | 一种快速相控阵雷达时间-能量资源联合管理方法 | |
CN105445701A (zh) | Ddma-mimo雷达目标的单脉冲角度估计方法 | |
CN105699950B (zh) | 基于自适应迭代前后向平滑共轭梯度的雷达杂波抑制方法 | |
CN104502904B (zh) | 一种鱼雷自导波束锐化方法 | |
CN105699952A (zh) | 海杂波k分布形状参数的双分位点估计方法 | |
CN103760529A (zh) | 一种无源探测高效级联空时自适应处理方法 | |
CN104182609A (zh) | 基于去相关的无偏转换量测的三维目标跟踪方法 | |
CN109600152A (zh) | 一种基于子空间基变换的自适应波束形成方法 | |
CN104076342B (zh) | 一种雷达跟踪状态下预测目标rcs的方法 | |
CN107576947A (zh) | 基于时间平滑的l型阵对相干信源二维波达方向估计方法 | |
CN106125059B (zh) | 非参数联合估计信号及位置的被动定位方法 | |
CN106371078B (zh) | 基于发射波形和位置联合估计的多发射源被动定位方法 | |
CN106054195B (zh) | 基于空时最优处理器的湍流谱宽估计方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |