基于快速子空间分解的组滤波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空间分解的组滤波自适应杂波抑制算法，由于采用了快速了空间分解方法，明显降低了算法运算量而使其易于实时实现，文中所采用的最小二乘同组滤波相结合的方法使得即使在非平稳的条件下也要以获得良好的杂波谱估计，进而可以有针对性地完成特定多普勒域的目标提取，实现在变化杂波条件下的有效杂波抑制和目标检测。     

几种典型自适应杂波抑制算法的分析

研究自适应杂波抑制技术时，对应不同的信号和杂波的分布模型有不同的算法．本文针对已形成的几种典型算法，从自适应滤波、杂波噪声及信号空间分解的角度进行了分析说明，比较了不同算法所得的输出信扰比和检测特性的差异．这种分析比较，有利于在采用自适应杂波抑制技术时，估计其输出信扰比和检测概率，从而可以针对不同信号和杂波背景设计出最佳的自适应算法。     

海杂波背景下漂浮小目标检测新算法

针对海杂波背景下漂浮小目标检测问题,提出一种海杂波背景下漂浮小目标检测新算法.利用互补自适应噪声集合经验模式分解-鲁棒性独立主成分分析与Savitzky-Golay滤波算法(EEMDCAN-Robust ICA&SG)联合去噪算法处理海面回波信号,对重构信号用改进蝙蝠算法优化KELM模型做混沌预测.实验结果表明:新算法在不破坏海杂波混沌特性的前提下,极大地抑制了海杂波.在同等条件下,与传统混沌预测算法相比,训练时间短、预测精度高.新算法的检测性能稳定,低信杂比下的检测性能显著优于传统算法,证明新算法能快速实现对漂浮小目标的有效检测.     

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.     

基于形态学滤波的红外弱小目标背景抑制

针对红外弱小目标检测中的背景抑制问题进行研究.首先对形态学滤波中结构元进行改进,提出一种组合型结构元,然后结合线性滤波和非线性滤波技术,对受背景杂波和随机噪声影响的图像采用低通滤波与改进型形态学滤波相结合的方法进行背景抑制.对比实验结果表明,该方法比低通滤波和标准形态学滤波算法在低信噪比环境下具有较大优势,较好地实现了对背景杂波的抑制和目标信号的保持,显著提高了图像信噪比.     

基于空间匹配滤波的红外背景抑制技术

低信噪比条件下点目标的检测性能在很大程度上依赖于对红外背景杂波的抑制情况。针对红外背景杂波的统计特性，提出了一种改进型的空间匹配滤波算法。原理分析与实验结果表明，这是一种易于硬件实现，能有效抑制强起伏背景杂波的线性滤波方法。     

基于组合滤波的压缩感知穿墙雷达杂波抑制

针对压缩感知穿墙雷达成像过程中受壁杂波污染严重等问题,提出了一种组合滤波的杂波抑制算法。该算法利用小波预处理、统计信号滤波法相结合的方式对回波信号进行处理,通过动态阈值分段弱正交匹配追踪进行稀疏迭代求解。在强壁杂波存在的情况下,组合滤波法能够有效地消除杂波检测出墙后目标。实验结果表明,该算法与传统单一主成分分析、奇异值分解和经验模态分解滤波相比,所成雷达像的子杂波比分别提高了1.57、1.52、1.26倍。     

红外弱小运动目标实时检测的规整化滤波方法

低信噪比小目标检测能力决定着系统的探测灵敏度和作用距离,是反映红外低可观测目标识别能力至关重要的一项核心技术.自适应杂波背景抑制技术是实现这一目标的有效途径.本文将杂波背景抑制滤波归纳为逆问题求解的优化问题;建立了新的红外弱小目标/背景模型,在此基础上发展了一种基于规整化技术的滤波框架;并提出了"去杂波-保目标"规整化的自适应各向异性滤波新算法.详细的理论分析和试验结果表明:该算法能在单步处理中消除杂波背景、同时增强弱小目标信号,运算量小;对低信噪比的强杂波背景表现出良好的滤波性能和适应能力,且结构简单、利于硬件实时实现.     

基于背景估计的红外图像杂波抑制方法研究

背景估计是背景杂波抑制和图像增强的重要方法,在低信噪比红外目标检测技术研究中备受青睐。提出了一种改进的形态滤波背景估计新方法。首先通过图像局部熵计算和分析建立了结构元素尺度与局部熵的对应关系,在目标特征分析的基础上对结构元素形状进行优化,然后采用形态滤波估计图像背景,实现背景杂波抑制和图像增强。仿真实验结果表明了算法是有效的。     

在海域红外杂波背景中小目标探测的空间匹配滤波技术

利用空间匹配滤波技术，针对海域复杂的红外杂波背景进行了小目标探测。由计算机模拟获得了滤波器设计参数，结果表明滤波后信杂比增益有显著提高，虚警率随之下降，滤波算法硬件易于实现，证明这是一种抑制红外背景杂波的有效技术。     

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。      

机载雷达自适应杂波抑制

提出了一种基于噪声补偿的线性预测谱估计方法实现白化滤波和匹配滤波的机载雷达杂波抑制新算法同传统的线性预测方法实现的杂波抑制方法相比，本文提出的算法具有更好的改善因子，且几乎不增加运算量。     

一种相控阵雷达数据处理中的杂波抑制方法

介绍了相控阵雷达体制下,杂波在数据处理阶段的一种抑制方法,描述了2种杂波抑制手段,包括单波束内杂波滤除和全扫描区域杂波图算法杂波抑制,并对杂波抑制效果进行了比对,结果表明该方法有效可行.     

线性调频航管雷达风电场杂波背景下目标检测

传统动目标检测(Moving Target Detector, MTD)技术无法抑制具有频谱展宽特性的风电场杂波,可能导致目标检测概率下降和虚警率上升等问题。针对此问题,提出了一种线性调频航管雷达风电场杂波背景下的目标检测方法。该方法先进行风电场杂波抑制,再对杂波抑制后的数据基于MTD进行飞机目标检测。文中给出的风电场杂波抑制方法中,首先将传统谱中心补偿的风电场杂波抑制方法应用到线性调频体制雷达,针对此时存在的旁瓣抑制后的主瓣展宽问题,利用雷达参数信息优化恒虚警率(Constant False-Alarm Rate, CFAR)检测方法,再根据目标与杂波相对位置不同采用不同的方法抑制杂波。对于目标与杂波扩展主瓣在不同距离单元时,基于谱中心补偿及基于雷达参数的CFAR检测方法来检测并抑制风电场杂波;对于目标与杂波扩展主瓣在相同距离单元的情况,基于匹配追踪（Matching Pursuit,MP）算法抑制风电场杂波。仿真数据与实测数据实验结果表明该方法在保证有效检测目标的前提下能降低风电场杂波引起的虚警率。      

高频地波雷达电离层杂波的空域极化域协同抑制方法

高频地波雷达（High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR）能够探测视距外的海上目标和超低空飞行器,但其性能通常被电离层杂波严重影响。该文使用一种空域极化域协同滤波算法用于电离层杂波抑制。针对其中电离层杂波空域和极化域参数的估计问题,在距离-多普勒域上利用基于压缩感知（Compressive Sensing,CS）的DOA测角方法进行空域参数估计,并提出一种基于统计特性的极化参数估计方法完成极化参数估计。这两种估计方法可获得更高的参数估计精度,从而提高了电离层杂波空域极化域抑制方法的性能。某HFSWR系统实测数据处理结果表明了参数估计和电离层杂波抑制方法的有效性。      

机载相控阵雷达近程杂波抑制新方法

针对机载相控阵雷达近程杂波抑制,提出了利用俯仰和差波束进行空域滤波的自适应算法。为消除近程杂波距离依赖性对杂波抑制性能的影响,该算法在不同的距离单元分别形成不同的俯仰和差波束;与目前的单元空域俯仰滤波算法相比,降低了自适应权的维数和计算复杂度。由于该算法仅利用雷达收发的第一个填零脉冲回波作为计算自适应滤波权系数的样本数据,避免了远程杂波对自适应权系数的影响。仿真实验证明,在无外界强干扰的情况下,新算法可以将近程杂波完全抑制。     

基于子带矩阵CFAR的海面慢速小目标检测算法

对于K分布海杂波环境下的目标检测,基于信息几何理论的矩阵CFAR检测器是一种有效的目标检测方法。但矩阵CFAR方法计算复杂度高且当目标多普勒频率严重偏离杂波频谱中心时,其检测性能不如自适应归一化匹配滤波器(ANMF)方法,影响其实际应用。为此,该文以滤波器组对接收信号进行滤波处理,提出一种基于滤波器组子带分解最大特征值的矩阵CFAR检测方法(FD-MEMD),通过双杂波抑制来解决目标多普勒频率偏离杂波频谱中心时矩阵CFAR方法失效的难题。最后,仿真实验验证了所提FD-MEMD具有较好的检测性能。