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摘要
针对分布式相参雷达(distributed coherent aperture radar,DCAR)精确的目标参数估计问题,首先建立了以多普勒分复用(Doppler division multiple access,DDMA)波形作为发射波形、存在滤波器网格失配的DCAR信号模型,接着分析并验证了滤波器网格失配严重影响目标参数估计进而降低DCAR信号相参合成性能,最后提出了联合全局-局域搜索和基于稀疏傅里叶变换(sparse Fourier transform,SFT)的两种DCAR目标参数估计方法来降低滤波器网格失配,联合全局-局域搜索的方法通过对滤波器局域加密的方式降低网格失配。为了降低运算量,利用目标信号频率相对于整体频域是稀疏的特性,采用基于SFT搜索的方法通过梯度下降的方式避免滤波器的遍历搜索。仿真实验验证了所提方法的有效性。
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