10.3404/j.issn.1672-7649.2010.01.014
基于DPCA和Kalman滤波的SAS运动误差估计
SAS系统的运动不稳定性是限制其发展的一个主要因素.等效相位中心(DPCA)自聚焦算法是基于原始回波数据的运动补偿方法.由于DPCA自聚焦算法在估计过程中是以前一个脉冲对应的阵列位置为基准,因此,随着脉冲次数的增加,估计残差将会逐渐积累,特别是当某次脉冲对应的估计残差较大时,DPCA自聚焦算法的估计精度就会受到严重的影响.本文将Kalman滤波算法和DPCA自聚焦算法融和,以最小均方误差为最佳准则,采用随机过程的矢量模型和递归算法,获得信号和噪声的最佳分离,提高了对SAS运动误差的估计精度.
合成孔径声呐(SAS)、DPCA、Kalman滤波、运动补偿
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TN911.7
国家863计划资助项目2007AA091101
2010-03-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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79-82,128