[发明专利]目标RCS测量中基于最大概率门限与模型预测联合处理的背景提取方法有效
| 申请号： | 201610813955.8 | 申请日： | 2016-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN106443619B | 公开（公告）日： | 2019-02-01 |
| 发明（设计）人： | 许小剑 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 杨学明;顾炜 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种目标RCS测量中基于最大概率门限与模型预测联合处理的背景提取方法，利用低散射端帽等一类辅助测量体或者被测目标本身的原始RCS幅相测量数据，经数据域或时间域最大概率门限与模型预测联合处理，可获得“最大概率”ZDC估计，消除传统方法中辅助测量体或目标散射信号残余分量对ZDC估计值的不利影响。同时，由于对超过最大概率门限数据采用了模型预测处理，既避免了仅采用最大概率门限处理时可能造成的ZDC幅度与相位不连续问题，也较好地保留了随方位慢变化的辅助测量体‑支架间耦合散射分量，可保证在后续背景相减处理后具有更低的杂散旁瓣电平、更好地消除耦合散射分量，从而提高ZDC估计精度和后续背景抵消处理的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 目标 rcs 测量 基于 最大 概率 门限 模型 预测 联合 处理 背景 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种目标RCS测量中基于最大概率门限与模型预测联合处理的背景提取方法，其特征在于：该方法在采用最大概率门限数据域处理或时域处理的基础上，对于所有超过门限的ZDC数据点，不是简单地由最大概率幅度和相位统计量代替，而是根据其邻近的多个数据点建立预测模型，进而采用模型预测数据代替当前超过门限的ZDC数据点，从而解决现有方法ZDC估计用于后续背景相减处理时，造成较大的背景抵消残余的问题。
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