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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明提供的一种宽带机载雷达目标参数的子带最大似然估计方法，通过子带分解技术将宽带回波数据分解为带宽较小的子带数据，估计各个子带数据的杂波、干扰和噪声的协方差矩阵；求取合并后的子带联合数据的概率密度函数；之后估计最大似然解，并根据最大似然解对目标角度、速度以及距离进行三维搜索，不断根据当前的估计值，计算最优权矢量直至当阵列的输出达到最大；得到目标角度、速度和距离的最大似然估计。由于各子带数据的带宽下降，因此子带的距离分辨率也随之下降，从而减小了回波信号包络在快拍内的不一致性，一定程度上校正了目标信号的距离徙动，降低了相干积累时目标信号的能量损失，提高了输出信噪比，进而提升了目标参数的估计准确性。

主权项：1.一种宽带机载雷达目标参数的子带最大似然估计方法，其特征在于，包括：步骤1：获取宽带回波数据，并将其从时域变换至频域；步骤2：对频域的宽带回波数据分解为子带数据，并将子带数据变换回时域；步骤3：估计各个子带数据的杂波、干扰和噪声的协方差矩阵；步骤4：将各个子带数据以及协方差矩阵合并；步骤5：根据最大似然原理求取合并后的子带联合数据的概率密度函数；步骤6：对概率密度函数进行最大似然估计，得到使概率密度函数最大时的最大似然解；步骤7：根据最大似然解，对目标角度、速度以及距离进行三维搜索，不断根据当前的估计值，计算最优权矢量直至阵列的输出达到最大；步骤8：将阵列的输出达到最大时，目标的角度、速度以及距离分别确定为目标角度、速度和距离的最大似然估计；步骤7包括：步骤71：遍历子带联合数据中第l个距离维分段内的数据xl，l＝1,2,…,J，并在预设的角度和速度范围内对速度和角度θ,v进行二维遍历；J表示距离维分段总数；步骤72：以sθ,v作为阵列的搜索矢量对Rcom做白化处理，计算出最优权矢量其中，sθ,v＝[sTθ,v,f1,sTθ,v,f2,…,sTθ,v,fk]T，sθ,v,fk为目标信号的导向矢量；协方差为Rk，K为划分不同频带的总数，步骤73：计算当前阵列的输出幅值并与最大的输出幅值ymax作比较；其中，wopt为阵列的最优加权矢量；步骤74：如果|yθ,v,l||ymax，则将|ymax更新为当前输出，并将当前的θ,v,l作为目标角度、速度和距离的最新估计步骤75：重复子步骤71至74，直至全部的θ,v,l的组合被遍历完毕，输出当前的作为目标角度、速度以及距离的最大似然估计。

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