【最新成果】基于蝙蝠SCAT听觉模型的雷达目标超分辨方法研究（视频）

本文研究了基于蝙蝠SCAT听觉模型的雷达目标超分辨方法，旨在解决传统雷达分辨力受限于发射信号带宽的问题。通过模拟蝙蝠的听觉系统，研究团队提出了一种新的超分辨算法，该算法在有限带宽下显著提升了雷达的分辨能力。研究首先建立了更广泛的信号处理模型，并改进了谱变换单元重建距离像的方法，从而提高了SCAT的分辨性能。实验结果表明，改进后的算法在分辨力上有了显著提升，特别是在基向量解卷积法上，分辨力提高了约2dB，匹配滤波分辨力提高了约5dB。此外，研究还提出了可靠分辨力的概念，统一了SCAT和传统匹配滤波的分辨力计算标准，为未来的雷达系统设计提供了新的思路。