基于门限体积最小准则的认知雷达波形选择方法研究

• 作者: 李国万 柳晓鸣 索继东
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 认知雷达 卡尔曼滤波 门限体积最小准则
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 62-64
• 页数: 3页
• 分类号: TN959.17
• 字数: 2488字
• 语种: 中文

摘要

针对雷达的目标检测概率和跟踪精度随着目标距离的增大而降低的问题,提出了一种基于门限体积最小准则的认知雷达的波形选择方法.该方法在高斯噪声、线性运动目标跟踪方法的基础上,通过测量噪声与发射波形之间的关系,在经典卡尔曼滤波算法的框架中增加了波形选择模块,来实现对跟踪波形的调节.仿真结果表明,该方法能够明显地提高雷达的跟踪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	索继东	大连海事大学交通电子研究所	49	221	9.0	13.0
2	柳晓鸣	大连海事大学交通电子研究所	40	320	8.0	17.0
3	李国万	大连海事大学交通电子研究所	1	3	1.0	1.0