文档介绍：状态空间模型(SSM)算法和矩阵束(MP)算法分析比较摘要:主要研究了雷达目标一维散射中心参数提取的问题。首先介绍了空间状态模型(SSM)算法和矩阵束(MP)算法原理,然后分析比较了两种算法的异同点,在较高信噪比条件下,两种算法都能较为准确地估计参数,SSM算法在幅度估计的计算量方面有一定的优势,通过对仿真数据和暗室数据进行计算机仿真分析验证了理论分析的正确性。关键词:空间状态模型;矩阵束;一维散射中心中图分类号:TP312文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)36-10263-04 parisonofState-spacemodel(SSM)AlgorithmandMatrixPencil(MP)Algorithm ZENGYue,YUANSi-ji (SchoolofElectronicScienceandEngineering,NationalUniversityofDenfenseTechnology,Changsha410073,China) Abstract:Majorstudytheproblemofradartargetone-(SSM)algorithmandmatrixpencil(MP)algorithm,paredthesimilaritiesanddifferencesbetweenthetwoalgorithms,athighSNRconditions,urateestimationoftheparameters,putingtheamountoftheestimatedrangehascertainadvantages,putersimulationofthesimulationdataandDarkroomdatatoverifythetheoreticalanalysisiscorrect. Keywords:state-spacemodel;matrixpencil;one-dimensionalscatteringcenter 随着现代战争需求的不断提高以及雷达信号处理技术的发展,要求雷达系统不仅能发现和跟踪目标,而且也要对感兴趣目标进行分类识别。目标识别的关键环节是特征提取[1],而目标一维散射中心参数是表征目标结构特性的重要内容之一。目前,目标一维散射中心的确定和描述主要有两类方法,即非参数法和参数法。非参数法是把散射测量数据变换到某个域,得到该域下谱的分布,根据谱峰来确定信号的阶数、强度等,这类方法有FFT,MUSIC[2]方法等。参数法是通过建立光学区目标散射中心的参数模型,并对模型参数进行估计,来完成对散射中心的提取和描述,这类方法有Prony方法和矩阵束(Matrixpencil)方法[3-4]等。系统的状态空间模型(SSM)描述法是20世纪50至60年代开始引入系统分析领域的,它在宇航、自动控制、雷达与声纳信号处理等方面有很重要的作用,甚至在经济、社会、生物等领域也有很大的应用价值[5]。SSM算法是利用雷达回波序列构造Hankel矩阵,然后对Hankel矩阵进行SVD分解,最后对得到的降秩矩阵进行特征值分解