基于AR模型的飞机尾流距离检测方法

发布时间：2018-07-16 14:07

【摘要】：尾流复杂的电磁散射特性使得传统基于快速傅里叶变换(fast Fourier transformation,FFT)的频域检测方法不适用。首先,基于FFT的谱估计方法频率分辨率较低,尤其在短脉冲序列条件下性能较差;其次,尾流作为一种频域扩展目标,其回波能量在频域较为分散,单通道或多通道求和检测都会损失较多能量。利用分辨率更高的自回归(autoregressive,AR)模型进行谱估计,并基于AR流形上的距离定义一种距离检测器,将尾流谱整体进行检测,能充分利用尾流的多普勒信息,通过利用尾流数据对距离检测器和传统方法的检测性能进行仿真比较分析,验证了所提方法的有效性。
[Abstract]:Because of the complex electromagnetic scattering characteristics of wake, the traditional frequency domain detection method based on fast transform is not suitable. Firstly, the spectrum estimation method based on FFT has low frequency resolution, especially for short pulse sequences. Secondly, as a kind of extended target in frequency domain, the echo energy of wake is dispersed in frequency domain. Single channel or multi-channel summation detection will lose more energy. The autoregressive AR (AR) model with higher resolution is used to estimate the spectrum, and a distance detector is defined based on the distance on the AR manifold. The wake spectrum is detected as a whole, which can make full use of the Doppler information of the wake. The effectiveness of the proposed method is verified by comparing and analyzing the detection performance of the distance detector and the traditional method by using wake data.
【作者单位】： 空军预警学院空天预警装备系;
【基金】：国家自然科学基金(61179014) 青年科学基金(61302193)资助课题
【分类号】：V211.4;TN957.51

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本文编号：2126631