Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cs > arXiv:1603.08189

帮助 | 高级搜索

计算机科学 > 信息论

arXiv:1603.08189 (cs)
[提交于 2016年3月27日 ]

标题: 关于频率分集雷达波形的杂波秩

标题: On Clutter Ranks of Frequency Diverse Radar Waveforms

Authors:Yimin Liu, Le Xiao, Xiqin Wang, Arye Nehorai
摘要: 频率多样(FD)雷达波形在雷达研究和实践中具有吸引力。通过结合两种典型的FD波形——频率多样阵列(FDA)和步进频率(SF)脉冲串,本文提出了一种通用的FD波形模型,称为随机频率多样多输入多输出(RFD-MIMO)。新模型通过调整参数可以应用于特定的FD波形。此外,通过探索杂波协方差矩阵的特性,我们提供了一种评估RFD-MIMO雷达杂波秩的方法,该方法可作为FD波形杂波抑制潜力的定量指标。数值模拟显示了杂波秩估计方法的有效性,并揭示了比较不同FD波形杂波抑制性能的有用结果。
摘要: Frequency diverse (FD) radar waveforms are attractive in radar research and practice. By combining two typical FD waveforms, the frequency diverse array (FDA) and the stepped-frequency (SF) pulse train, we propose a general FD waveform model, termed the random frequency diverse multi-input-multi-output (RFD-MIMO) in this paper. The new model can be applied to specific FD waveforms by adapting parameters. Furthermore, by exploring the characteristics of the clutter covariance matrix, we provide an approach to evaluate the clutter rank of the RFD-MIMO radar, which can be adopted as a quantitive metric for the clutter suppression potentials of FD waveforms. Numerical simulations show the effectiveness of the clutter rank estimation method, and reveal helpful results for comparing the clutter suppression performance of different FD waveforms.
评论: 13页,11幅图
主题: 信息论 (cs.IT) ; 应用 (stat.AP)
引用方式: arXiv:1603.08189 [cs.IT]
  (或者 arXiv:1603.08189v1 [cs.IT] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1603.08189
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Yimin Liu [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2016 年 3 月 27 日 08:51:58 UTC (387 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
cs.IT
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2016-03
切换浏览方式为:
cs
math
math.IT
stat
stat.AP

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号