应用时频分析进行高频雷达射频干扰抑制

射频干扰是困扰高频雷达工作的难题之一.本文基于雷达基带采样信号中射频干扰和有用目标信号的时频分布的差异,提出了一种新的射频干扰抑制方法.将该方法应用于高频地波雷达的回波信号处理中,能有效地抑制射频干扰却不损失目标信号,从而使回波距离-多普勒谱的质量得到改善,大大提高了系统的抗干扰能力.该方法也可视为自动实时选频系统的一种软实现.     

高频地波雷达协同检测新方法

电离层杂波、海杂波以及射频干扰的存在造成高频地波雷达目标检测上的困难。针对高频地波雷达的极化特性和目标在距离-多普勒谱中的扩张特性,先设计一种改进的二维恒虚警检测算法,后将该方法与极化处理方法融合设计一种新的协同检测算法,该检测算法实现了能量域和极化域的协同检测,突破传统极化检测方法计算复杂等问题。高频地波雷达实测数据中的仿真和检测结果表明:在电离层杂波背景中,协同检测算法性能优于恒虚警方法。     

高频地波雷达射频干扰分离方法研究

针对高频地波雷达射频干扰抑制问题,研究基于独立分量分析(ICA)的单通道干扰分离方法,方法突破了常规ICA无法用于单接收通道下信号分离的条件限制,分析了高频地波雷达目标回波与射频干扰的周期性,并根据信号周期性与高频地波雷达相干积累时间长的特点,运用ICA方法实现了目标回波与射频干扰的分离,仿真实验与理论分析证明了该方法的有效性。     

基于时频二维图像的高频雷达低速目标检测

海面低速目标的非均匀运动和射频瞬态干扰引起的多普勒谱展宽影响高频地波雷达检测目标的准确性.利用时频分析方法将相干积累时间内由于目标非均匀运动和射频干扰引起的信号能量变化显示于时间-频率二维图像上,并根据目标信号对应时频图像上非线性曲线的特点提出一种基于二值形态学的方法用于区分目标和干扰信号.现场数据的分析结果证明该方法可以从展宽的多普勒谱中准确地检测出目标.     

高频地波雷达射频干扰抑制新算法的研究

针对高频地波雷达易受到其他设备发射的高频信号干扰的问题, 通过分析射频干扰与有效目标信号在雷达回波中的表现形式及其在雷达距离多普勒谱图中出现区域的差异, 运用多重信号分类算法估计射频干扰的频率和方位角子空间, 利用子空间投影的方法分别在频率和方位角上分解射频干扰信号和有用目标回波信号, 之后从原信号中减去射频干扰分量, 从而实现射频干扰抑制的目的.仿真结果与实测数据的处理结果都表明:该算法可以有效抑制射频干扰.     

高频雷达射频干扰抑制的自适应接收滤波设计

为抑制高频雷达中的射频干扰,本文提出了一种自适应滤波器设计方法。首先,基于海杂波和射频干扰的多普勒特性,设计了海杂波区域自适应检测算法,以有效地估计射频干扰特性。然后,对海杂波、噪声和射频干扰的功率谱进行分析,并采用连续均值剔除算法,以检测射频干扰是否存在及其频率范围。最后,引入基于相似度约束的接收滤波器算法,根据射频干扰频带自动计算约束参数,从而实现了接收滤波器的自适应设计,以稳健地抑制射频干扰。仿真结果表明,相比传统白化滤波器,本文所设计滤波器可以有效地抑制宽带和窄带射频干扰,提高雷达抗干扰能力。     

基于特征分解的高频地波雷达抗射频干扰研究

高频地波雷达工作在短波波段,回波信号容易受到各种射频干扰的影响,恶化系统的性能.本文就线性调频体制下,窄带射频干扰进入线性调频雷达接收机,经过混频后形成线性调频干扰的情况进行了分析,指出窄带射频干扰经过距离分离处理和多普勒处理后,会在多个距离元的多普勒谱上形成同一频率的谱峰,这些谱峰之间有很强的相关性,可以通过特征分解的办法加以去除.模拟及实测数据的检验表明该方法可以有效抑制落入雷达工作频带的射频干扰.     

基于深度学习的高频雷达射频干扰自动识别与抑制

高频地波雷达的探测性能极易受到射频干扰的影响,当前射频干扰抑制的研究主要是通过人工识别来逐一处理,鲜见实时自动识别与抑制射频干扰的研究。随着深度学习在雷达图像处理方面应用的展开,本文尝试将其引入高频雷达射频干扰抑制中,利用YOLO (You Only Look Once)模型来识别雷达距离多普勒谱图中的射频干扰,继而用高阶奇异值分解(Higher Order Singular Value Decomposition, HOSVD)方法对其进行抑制。仿真和实测数据处理结果表明,此YOLO-HOSVD联合算法实现了对高频雷达射频干扰的自动识别与抑制,单场数据处理时间不超过1.8 s。该方法可以应用于高频地波雷达常规海态观测。     

一种极化-多普勒气象雷达的射频干扰滤波方法

为了滤除极化-多普勒气象雷达中的射频干扰,该文提出利用谱极化滤波器,适用于同时发射同时接收(STSR)和分时发射同时接收(ATSR)体制的极化气象雷达。首先利用C波段STSR气象雷达的实测数据研究射频干扰的时域、频域和极化域特性,建立射频干扰信号模型。然后,在X波段ATSR雷达的数据中仿真加入射频干扰,验证谱极化滤波器的有效性。总体看来,在ATSR雷达中利用谱极化滤波器可以有效保留降雨目标并且滤除射频干扰。最后,针对STSR雷达提出利用数据分集的方法,STSR雷达的实测数据可以模拟ATSR雷达数据,再利用谱极化滤波器实现射频干扰滤除,同样可以取得较好的滤波效果。      

高频雷达射频干扰自适应对消

针对高频雷达中存在的射频干扰空间结构非平稳特性,Fabrizio提出了一种干扰抑制方法.然而,该方法忽视了对目标信号相干积累的影响.本文分析了这种影响,在此基础上提出了一种新型的天线方向图综合算法,并进一步将其应用到射频干扰自适应对消中.仿真结果表明本文的方法较大地改善了高频雷达的工作性能.     

基于特征分解的SAR射频干扰抑制方法

合成孔径雷达容易受到射频干扰的影响,严重影响成像质量。本文针对合成孔径雷达面临的射频干扰问题,分析了射频干扰（RFI）的信号特性和信号模型,根据RFI信号功率高、频带窄的特点,提出了基于特征分解的干扰抑制方法。其基本思想是:通过对观测数据矩阵进行特征分解,根据特征值分布构造干扰子空间和信号子空间,利用二者的正交性抑制干扰信号。本文首先介绍了特征分解方法的基本原理,在此基础上,基于MDL准则判断主特征值的个数,提出了基于特征值分布的RFI检测方法,并进一步,利用特征向量构造相应的干扰子空间和信号子空间,给出了基于特征分解的RFI抑制方法。基于SAR实测数据的仿真实验表明该方法可以有效的抑制RFI,且尽可能的保留目标回波。      

一种L波段相控阵微波辐射计射频干扰检测算法

目前,微波辐射计均面临严重的射频干扰(RFI)问题,尤其在低频段。针对一种用于获取海洋盐度和土壤湿度的L波段相控阵微波辐射计,该文提出一种射频干扰检测算法。首先,简单介绍了该L波段相控阵微波辐射计系统;随后,详细介绍该射频干扰算法,其主要包括RFI初标识、RFI滑动窗口1次标识、RFI滑动窗口2次标识和RFI扩展标识等4个步骤;最后,采用该算法对L波段相控阵微波辐射计的实验数据进行处理。实验结果均表明:该算法能够较好地检测出射频干扰异常数据,检测性能较好。     

Microwave Radiometer Radio-Frequency Interference Detection Algorithms: A Comparative Study

Two algorithms used in microwave radiometry for radio-frequency interference (RFI) detection and mitigation are the pulse detection algorithm and the kurtosis detection algorithm. The relative performance of the algorithms is compared both analytically and empirically. Their probabilities of false alarm under RFI-free conditions and of detection when RFI is present are examined. The downlink data rate required to implement each algorithm in a spaceborne application is also considered. The kurtosis algorithm is compared to a pulse detection algorithm operating under optimal RFI detection conditions. The performance of both algorithms is also analyzed as a function of varying characteristics of the RFI. The RFI detection probabilities of both algorithms under varying subsampling conditions are compared and validated using data obtained from a field campaign. Implementation details, resource usage, and postprocessing requirements are also addressed for both algorithms.     

WindSat radio-frequency interference signature and its identification over land and ocean

Radio-frequency interference (RFI) in the spaceborne multichannel radiometer data of WindSat and the Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS is currently being detected using a spectral difference technique. Such a technique does not explicitly utilize multichannel correlations of radiometer data, which are key information in separating RFI from natural radiations. Furthermore, it is not optimal for radiometer data observed over ocean regions due to the inherent large natural variability of spectral difference over ocean. In this paper, we first analyzed multivariate WindSat and Scanning Multichannel Microwave Radiometer (SMMR) data in terms of channel correlation, information content, and principal components of WindSat and SMMR data. Then two methods based on channel correlation were developed for RFI detection over land and ocean. Over land, we extended the spectral difference technique using principal component analysis (PCA) of RFI indices, which integrates statistics of target emission/scattering characteristics (through RFI indices) and multivariate correlation of radiometer data into a single statistical framework of PCA. Over ocean, channel regression of X-band can account for nearly all of the natural variations in the WindSat data. Therefore, we use a channel regression-based model difference technique to directly predict RFI-free brightness temperature, and therefore RFI intensity. Although model difference technique is most desirable, it is more difficult to apply over land due to heterogeneity of land surfaces. Both methods improve our knowledge of RFI signatures in terms of channel correlations and explore potential RFI mitigation, and thus provide risk reductions for future satellite passive microwave missions such as the NPOESS Conical Scanning Microwave Imager/Sounder. The new RFI algorithms are effective in detecting RFI in the C- and X-band Windsat radiometer channels over land and ocean.     

随机相位编码抑制步进频率探地雷达RFI的研究

步进频率探地雷达应用中,射频干扰严重影响合成孔径成像效果和目标检测性能。该文使用随机相位编码技术在不影响目标回波的情况下,可将所有射频干扰变为零均值随机信号,进而用经典的均值滤波方法进行干扰抑制。分析表明使用随机相位编码技术使步进频率探地雷达具有噪声雷达的射频干扰抑制能力,同时保留了步进频率良好的主副瓣比性能和利用FFT进行快速信号处理的优点。蒙特卡洛仿真结果验证了本文分析的正确性和随机相位编码对步进频率探地雷达射频干扰抑制的有效性。     

一种稀疏重建的天波雷达射频干扰抑制算法

天波雷达工作频段通常有大量的射频干扰,严重影响了雷达探测。目前最有效的射频干扰抑制方法主要是基于相似约束的方法,其本质是在匹配滤波器上叠加一个抑制射频干扰的窄带滤波器。基于窄带滤波器稀疏特性,提出了一种稀疏约束的射频干扰抑制方法,对窄带滤波器施加稀疏性约束并加大对稀疏项的惩罚,在保证匹配滤波器效果的同时更加有效抑制干扰。该方法首先将滤波器分解为匹配滤波滤波器和窄带滤波器,然后对窄带滤波器施加稀疏约束,基于此构建一个稀疏约束的非凸优化问题。最后,提出一种低计算复杂度的交替性自适应迭代算法求解该非凸优化问题。仿真和实测数据处理结果表明,所提方法的输出信干噪比较相似约束算法提高了1 dB以上,有效地提高了射频干扰抑制性能。     

UWB SAR RFI SUPPRESSION BASED ON REGION OF SUPPORT IN 2-D WAVENUMBER DOMAIN

Radio Frequency Interference （RFI） degrades the quality of focused Ultra-WideBand Synthetic Aperture Radar （UWB SAR） images. From both the theoretical analysis and real data validation, it is concluded that target echo and RFI have different Region Of Support （ROS） in 2-D fasttime wavenumber and aperture wavenumber domain. Consequently, a novel adaptive filter is proposed according to the Wiener optimum criterion on the distinct ROS characteristics of target echo and RFI. Compared with the notch filter and the Least Mean Square （LMS） adaptive filter in previ- ous literatures, the proposed method is more computationally efficient with satisfactory suppression results. In terms of Signal-to-Interference Ratio Improvement （SIRI） and processing time, the performance of the proposed adaptive filter is verified with the field data collected with a UWB SAR system.     

广播卫星电视接收机对SMAP卫星L波段微波辐射计的射频干扰特征分析

该文通过融合SMAP卫星L波段交叉极化亮温,建立基于密度和强度空间分布特征的多重迭代聚类射频干扰(RFI)检测识别算法。分析并提取日本典型RFI源(广播卫星电视接收机)密度和累积强度的时空分布和变化特征。电视接收机作为典型的RFI源,主要分布在日本城市化水平和范围均相对较大的区域(条状或面状),局部区域内分布点圆状RFI(可能为微波辐射基站),导致局地化RFI累积强度具有很高的水平。同时,在日本其他区域也检测到独立分布的点圆状RFI,干扰强度和范围相对局限。2018年开始,日本RFI整体分布范围和强度能级呈下降趋势。典型RFI源特征分析对于我国建立RFI检测、识别及抑制模型具有重要意义。