DRM外辐射源雷达多普勒扩展杂波抑制算法研究

数字调幅广播(DRM)外辐射源雷达面临严重的多径杂波问题,其中不仅包含静止地面散射物引起的无多普勒频移多径杂波,还有经运动海面等散射引起的具有多普勒频移扩展的多径杂波。扩展相消杂波抑制类(ECA)算法常被用于无源雷达杂波抑制,但均仅针对无多普勒频移的多径杂波。文中建立了考虑多普勒频移扩展杂波的该无源雷达信号模型,结合信号波形特点提出了载波域ECA算法(ECA-C)的扩展算法,深入分析了扩展ECA-C算法的多径杂波抑制机理。该方法通过对各载波信号组成进行分析,构造相应的杂波子空间,利用子空间正交投影可同时对静止的和具有多普勒频移的多径杂波进行抑制,提高了系统的杂波抑制能力,进而改善了弱目标检测能力。理论分析和实测数据处理结果表明了该算法的优越性。     

雷达海杂波的频域处理

通过对杂波特性的分析,特别是风对频域特性影响的分析,给出了三坐标雷达海杂波的信号模型。对该模型中各个影响因素进行了简要的分析,得出了频域去杂是最为有效的方法。针对杂波频域特征,提出了自适应频域滤波的算法,并给出了仿真结果。     

采用改进型时频滤波的海杂波抑制方法

海洋环境下，海杂波具有明显的非平稳、非高斯特性，海杂波谱中心频率不固定、谱宽较宽，严重影响了雷达对海面目标的检测。传统的频域滤波器难以对复杂多变的海杂波进行有效抑制。本文通过分析海杂波的时频谱频率变化特征，定量计算各距离单元时频谱的中心频率平滑度，提出了采用基于时频谱能量分布的改进型时频滤波方法进行海杂波抑制。通过实测海杂波数据对杂波抑制效果进行分析，验证了该算法能够有效滤除海杂波信号和保护低速目标信号能量，提高目标信杂噪比，对提升雷达检测能力具有重要的作用。      

机载相干MIMO雷达杂波自由度估计研究

针对任意发射波形合成结构影响下的机载相干MIMO雷达杂波自由度的估计问题。论文提出了一种机载相干MIMO雷达杂波自由度估计的构造法,该方法利用发射波形合成结构直接构造等效矩阵代替杂波协方差矩阵进行求秩。通过递推分解等效矩阵,提出并证明了一种杂波自由度快速估计准则,建立了机载相干MIMO雷达发射波形合成结构、阵列稀布构型与杂波自由度之间的定量关系。研究表明:该方法和准则能够准确预测任意发射波形合成结构下的机载MIMO雷达的杂波特征谱结构。该理论既保证了降秩STAP算法性能的最优又具有较小的计算量,并为最优发射波形合成方案和MIMO STAP算法的设计提供了依据。     

杂波抑制的分形处理:小波-多尺度自适应Kalman滤波

从杂波分形模型的角度,以基于小波变换和多尺度自适应Kalman滤波的方法,解决雷达信号处理中重要的杂波抑制问题。首先对接收信号作小波分解,利用小波系数建立状态方程和观测方程,用Kalman滤波对每一尺度估计分形杂波,然后从接收信号中减去估计得到的分形杂波,从而实现杂波抑制。仿真结果表明,基于小波变换和多尺度Kalman滤波的处理方法,能对分形杂波进行有效的估计分析,进而实现有效的抑制。     

自适应杂波抑制的一种算法与实现

雷达自适应杂波抑制的算法及其可实现性是雷达信号处理的一个重要问题。针对常见的功率谱密度为高斯型的杂波，先从理论上论述了一种基于最大平均改善因子的自适应杂波滤波器权矢量的计算方法和参差滤波器参差码的优化设计，并进行了仿真，验证了该算法的可行性和有效性。然后从工程实现的角度讲述了权系数库实现自适应滤波的方法并阐明了这种实现方法的优缺点。     

一种双高斯模型滤波器的研究与应用

在天气雷达信号处理阶段,地物杂波的存在是影响数据质量的最大问题,因此,识别并剔除地物回波是天气雷达信号处理系统的一个重要内容。首先简要介绍了IIR椭圆地物杂波滤波器的原理;其次介绍了结合杂波识别(CMD)算法的自适应高斯频域滤波器(GMAP）的滤波算法和双高斯滤波器(BGMAP)算法,分析了不同回波情况下GMAP滤波器和BGMAP滤波器的滤波效果和运行时间比较;最后根据实际雷达回波信号,分析了IIR椭圆地物杂波滤波器与GMAP滤波器的杂波抑制性能,对两种滤波器结果进行了分析和比较。结果表明,BGMAP滤波器的杂波抑制性优于GMAP滤波器和IIR椭圆滤波器,然而处理时间较长,适合对回波数据的分析,实时处理时使用GMAP滤波器能满足实时处理的要求。     

基于Hankel-SVD的非平稳超声血流成像杂波抑制技术研究

有效抑制由血管或血管周围组织时变运动引起的非平稳杂波对于提高诊断超声彩色血流成像中血流动力学参数描述的准确性有着极其重要的意义。该文基于奇异值滤波技术提出一种改进的非平稳杂波自适应抑制方法。该方法逐次利用单个慢时多普勒回波采样矢量构建Hankel矩阵,然后根据奇异值分解后得到的正交Hankel主成份所代表的频域内容,动态选取高阶Hankel主成份重构多普勒血流信号,实现非平稳杂波的有效抑制。为验证算法的有效性,分别对多普勒回波仿真模型合成数据与利用彩色超声设备(Sonix RP)采集的颈动脉血流基带回波信号进行滤波处理,然后采用滞一自相关估计法计算血流平均速度与功率并进行成像。处理结果表明,相对于传统IIR滤波方法与多项式回归滤波技术,利用该文所提算法可对高强度、非平稳杂波进行充分抑制,提高血流估计精度,此外,该算法具有空间自适应性,无需人为设定阈值参数以估计杂波空间维数,与现有基于特征分解的自适应滤波方法相比,可以有效提高组织空间高强度时变运动时血流与组织的区分能力。     

一种基于能量选择的改进TQWT海杂波抑制算法

针对雷达对海探测中海杂波抑制问题,研究了基于能量选择的改进可调Q小波变换(TQWT)海杂波抑制算法。根据目标和海杂波振荡属性差异,通过TQWT将回波信号分解到不同子带的小波系数中,并利用基追踪去噪(BPD)对小波系数稀疏优化后进行目标重构。为更好的重构目标信号,文中基于子带能量最优分布准则,提出了能量选择法,提取目标能量占优层级的小波系数进行重构,实现目标与海杂波的有效分离。论文分析了雷达观测时间对算法性能的影响,为该方法的工程应用提供指导。通过在CSIR公开数据集上进行实验,结果验证了该算法的性能,改善了输出信杂比。     

基于多普勒频率相关性的海杂波目标检测

针对较强海杂波背景下目标检测十分困难这一问题,提出一种应用目标多普勒频率相关性的方法检测较强海杂波背景下的运动目标。首先,对连续多个脉冲信号的多普勒频率进行相关性检测,并保留相关性较强的信号采样点;然后,将这些相关性较强的雷达脉冲信号通过地物杂波滤波器与运动杂波滤波器两级滤波器进行滤波;最后,通过多普勒频率相关性检测门限检测出目标。此方法不依赖于海杂波模型,具有较好的通用性与实效性。通过对实测雷达海杂波数据的处理,验证了该方法的有效性。     

基于快速特征分解的自适应杂波抑制算法

针对部分相关中等起伏目标的最佳检测，本文提出了基于快速特征分解的组滤波自适应杂波抑制的实现算法。算法能有效抑制杂波，提高检测概率，由于采用了快速子是分解技术而明显地降低了运算量使算法易于实时实现。对收敛特性的分析表明，算法具有良好的收敛性能。文中采用的最小二乘技术同组滤波方法的结合使得即使在非平稳的条件下也可以获得高效的杂波谱估计，进而有针对性地完成特定谱区域的信号提取，从而实现在不同目标和杂波环     

Ku波段地海杂波极化特性实验与分析

目标极化特性是全极化雷达导引头信号算法的重要先验知识,开展地海杂波极化特性的理论与实验研究对极化导引头的研制意义重大.地海杂波的时频域和极化域统计特性是设计雷达导引头抗干扰算法的基础.基于本实验室研制的Ku波段双极化平板裂缝天线,在山东莱州地区某实验现场,开展了垂直和水平极化基下地海杂波频域和极化域实验研究,获取了大量的全极化回波实验数据.文中重点从极化度、极化不变量和极化分解探索给定条件下的地海杂波极化特性,并进行了实验数据的处理和分析.在Ku波段,三种典型环境下的杂波具有较高的极化度,极化特征明显,且杂波的极化特性随频率变换明显,表现出极化对频率的敏感特性;三种杂波的极化不变量存在显著差别,且随着频率显著变化;数据的极化分解结果验证了三种杂波均存在主散射机制.地海杂波实验研究结果为设计雷达导引头中极化滤波和极化识别算法提供了重要基础,测试数据也可为工程实践提供应用参考.     

基于高斯短时分数阶Fourier变换 的海面微动目标检测方法

海上目标随海面颠簸导致姿态变化,引起回波功率调制效应,导致回波多普勒体现时变和非平稳特性.为此,本文将微多普勒理论应用于海杂波中弱目标检测,提出一种基于高斯短时分数阶Fourier变换(GSTFRFT)的海面微动目标检测方法.首先,建立海面目标的平动和三维转动回波模型;然后,基于海尖峰判别方法对回波信号进行数据筛选,改善信杂比,并采用GSTFRFT对微动信号进行增强处理,利用海面目标与海杂波的微动特征差异设计恒虚警检测方法;最后,通过GSTFRFT域滤波,提取信号的微动特征并得到瞬时频率.实测雷达数据仿真结果验证了算法的有效性,具有在强海杂波中检测微弱目标的能力.     

基于特征分解的多模杂波抑制方法

电离层对天波超视距雷达回波信号的污染严重制约了雷达对慢速目标的检测, 相位扰动与多模传播共存时, 更是加重了回波杂波谱的展宽.针对这一情况, 文中提出了基于特征分解的多模杂波抑制方法, 根据不同群距离单元上回波信号的相关性来选择群距离单元构造协方差矩阵, 通过一个模板滤波器对回波信号滑动滤波来确定回波信号模式个数, 从而可通过对协方差矩阵的特征分解来确定目标信号和噪声子空间, 继而完成杂波的抑制.该方法实现简单, 适合工程应用, 并且对实测数据的处理结果证实了该方法的有效性.     

基于VTA的超视距雷达海面目标检测前跟踪算法

针对超视距雷达（OTHR）海杂波环境下的目标检测问题,提出了一种基于贝叶斯滤波和VTA的检测前跟踪算法。将雷达回波信号进行距离、方位维处理后,即在多普勒级进行信号处理。对每一个距离、方位单元,利用临近单元信号构建白化滤波器对信号进行预白化处理,采用贝叶斯滤波方法构造各个检测单元目标存在的广义似然比,即路径积分矩阵的各元素。采用Viterbi算法进行检测跟踪,在输出检测结果的同时给出目标航迹。仿真结果表明,该算法可以有效地解决跨单元问题,检测到目标。     

基于MRF的自适应正则化红外背景杂波抑制算法

针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,将背景杂波抑制归结为从原始红外弱小目标图像中重建目标数据的过程,据此提出了一种基于马尔可夫随机场模型(MRF)的自适应正则化滤波算法.该算法采用MRF,建立了红外弱小目标图像的先验概率模型,并根据图像的粗糙度设计了新的势函数.在此基础上,采用MRF对背景杂波抑制过程进行正则化处理,从而实现了对红外背景杂波的自适应各向异性抑制.理论分析与实验结果表明,该算法能够随图像局部纹理特征的变化自适应地调整滤波算子结构,从而可在复杂背景下自适应地抑制杂波、增强信号,有效地提高了图像的信噪比,且该算法结构简单,更易于硬件实时实现.     

天波雷达电离层污染校正与海杂波抑制

在天波超视距雷达（OTHR）中,舰船目标的多普勒频率与海杂波谱接近,电离层污染会导致海杂波频谱展宽,从而淹没邻近的舰船目标信号。考虑到电离层污染会导致OTHR回波信号的相位缓慢变化,提出了采用相位梯度法对回波信号进行电离层污染校正;利用污染校正后的海杂波可以近似为两个单频信号之和这一特点,提出了应用奇异值分解来实现对海杂波的抑制。仿真结果表明,文中算法可以有效地校正电离层污染,抑制海杂波,显著提高信杂比,从而有效解决强海杂波对舰船目标的遮蔽问题。与现有的HRR—SVD算法相比,文中算法可以适用于相干积累时间较长和电离层污染较大的情况,防止残留的海杂波形成虚警,提高了OTHR对海杂波附近舰船目标的检测能力。     

基于稀疏超指数盲均衡的高频外辐射源雷达发射信号提取

基于天波雷达发射信号的外辐射源雷达需要在接收站提取发射信号用于匹配滤波处理, 而到达接收站的发射信号往往受到电离层反射与折射多径污染的问题, 提出了一种基于超指数与常数模盲均衡算法的发射信号混合盲反卷积方法.利用电离层折射与反射等多径杂波的稀疏性, 采用稀疏处理降低混合算法中超指数盲均衡算法的计算量, 从而实现发射信号的恢复.针对发射信号恢复质量对检测性能的影响进行了分析评估.计算机仿真表明, 所提出的盲均衡算法保持了超指数算法快速收敛的优点, 同时, 在性能损失很小的情况下计算量显著下降, 具有良好的工程应用前景.