雷达距离数据平滑公式推广

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大多数雷达信号的模糊函数大体上分成三类:(1)刀刃形,(2)钉板形,(3)图釘形。许多波形所具有的模糊函数,只能是很粗略地归入其中某一类型。因此,其测距性能一般来说有两种情况:(1)测量目标的瞬时距离;(2)测量目标的瞬时距离和速度的某种线性组合,如Chirp雷达。对于第(1)种情况,常用数据平滑、递推式数字处理——α-β常增益滤波和卡尔曼滤波。它们各有所长,被广泛地应用在雷达之中。对于数据平滑(有限记忆滤波)来说,文献[2]是种比较好的方法。对于第(2)种情况,虽然许多人做过工作,但还没有找到很好的方法。A.W.Rihaczek Most of the radar signal ambiguity functions are roughly divided into three categories: (1) knife-edge shape, (2) nail plate shape, (3) thumbtack shape. Many waveforms have ambiguity functions that can only be roughly classified as one of these types. Therefore, its ranging performance generally has two situations: (1) measuring the instantaneous distance of the target; (2) measuring a certain linear combination of the target instantaneous distance and speed, such as the Chirp radar. For case (1), data smoothing, recursive digital processing is used - α-β constant gain filtering and Kalman filtering. They have their own strengths and are widely used in radar. For data smoothing (finite memory filtering), literature [2] is a better method. For the first case (2), although many people have done the work, but have not found a good way. A.W.Rihaczek
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