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高频地波雷达( HFGWR)受到严重的射频干扰影响。单频射频干扰在接收信号中体现为高强度的线性调频信号,从而污染所有距离元。为抑制射频干扰,通过分析其频率特征,使用分数阶傅里叶变换( FRFT)将原始信号转换到分数阶傅里叶域,对射频干扰对应的谱峰置零,达到抑制干扰的目的。该方法的优点在于抑制射频干扰的同时无损干扰位置处的回波信号,无需重构信号。实测数据分析表明:FRFT不仅能有效抑制射频干扰,信噪比提高可达10 dB以上,而且其计算复杂度较小,满足雷达实时工作要求。 相似文献
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高频地波雷达工作时, 往往同时接收到大量的电离层反射回波, 这些电离层杂波会对目标检测造成严重影响, 因此, 电离层杂波抑制是当前高频地波雷达领域的研究热点.文章将电离层回波视为可用信源, 从中反演出垂直方向电离层对应的电子浓度与等离子体频率.对R-D(Range-Doppler)谱图进行预处理, 获取垂直方向的电离层回波谱, 建立其回波功率与电离层雷达散射截面积之间的数学模型, 进而得到对应的电子浓度.在高频地波雷达站进行了实验, 并将反演结果与IRI-2012进行对比, 验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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高频地波雷达(high frequency surface wave radar,HFSWR)对于海事监测具有重要的军用及民用意义,然而在HFSWR回波信号中,待检测的目标常常淹没在海杂波和各种背景噪声中.因此,如何有效抑制杂波并实现多目标的自适应检测是HFSWR实现海事检测的关键和难点.该文提出了一种结合误差自校正极限学习机(error self-adjustment extreme learning machine,ES-ELM)和分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的多目标自适应检测算法.算法根据相空间重构理论获得ELM的最佳状态空间,利用ES-ELM建立海杂波预测模型并对海杂波进行有效抑制;再在分数域根据目标信号的峰值集聚特征,利用Haar-like算子提取目标点的形态特征,并通过ES-ELM神经网络对目标进行自动辨识.实验结果表明,该文提出的算法具有良好的海杂波抑制能力,并可以实现海杂波背景下多运动目标的自适应高精度检测. 相似文献
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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。 相似文献
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