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文档简介

一种超高分辨力毫米波雷达输出旁瓣抑制模，并对接收到的毫米波雷达回波信号进行处谱数据进行修正的二维CLEAN算法处理，通过对前K个最大峰值的局部邻域搜索以构建候选目标2Step12：将Step11得到的距离一角度二维谱数值簇中的所有峰值以构建树状图(该树状图3Step4表：将式(1_3)表示的回波信号和式(1_1)表示的发射信号送入混频器进行混频s,o-e兴学学m(1-5)Step6：考虑多周期Chirp信号分析，将R0+nvTp代入式(1_5)并替换R0，可得在第n个,mnp-c"兴学学学(1-8)Step9：暂时忽略式(1_8)中关于速度的相关信息，4Step10：对式(1_9)中的时间_天线二维信号关于时Step1：将式(1_11)得到的关于超高分辨力毫米a及其对应的距离估计值i和角度估计值5Step3：以Step2中确定的第k个峰值为搜索中心Step9：此信息熵采用了功率谱信息熵，它可以反映信号能量在功率谱划分下不确定v为第v个功率谱分量在整个功率谱中所占比重。6[0003]基于CLEAN反卷积算法就解决了如何在被污染的场景中快速有效地恢复真实目标7[0008]本发明提出了一种基于局部邻域搜索的修正二维CLEAN算法的超高分辨力毫米波个峰值簇中的所有峰值以构建树状图(该树状图对应的目标参数序列，并从中选出最小信息熵对应8[0047]Step4表：将式(1_3)表示的回波信号和式(1_1)表示的发射信号送入混频器进行9a及其对应的距离估计值i和角度估计值域峰值，记录其对应的幅度估计值距离估计值i,和角度估计值u::完整的候选目标参数矩阵，其维度为U×K(U＝IK)，在该候选矩阵中，每行对应的是二维[0079]Step6：选中候选目标参数矩阵中第u行、第k列中的候选目标参数信息(u＝1,[0089]本发明提出的基于局部邻域搜索的修正二维CLEAN算法的超高分辨力毫米波雷达旁瓣抑制能够在满足准确性要求的基础上，大大提高二维场景中微弱目标的目标检测率。[0090]此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部[0095]图5为本发明连续目标的旁瓣抑制实验二维CLEAN算法处理前后的二维谱图对比。i,和角度估计值个峰值簇中的所有峰值以构建树状图(该树状图对应的目标参数序列，并从中选出最小信息熵对应标是可观测的，但是在距离一角度的二维谱图中，由于两个目标的旁瓣太高(大约为一出来。更重要的是，二维谱图中的旁瓣水平从处理前的一10.22dB降低到了处理后的一

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