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。     

高频地波雷达频谱监测仪的设计

高频地波雷达的工作很受外界环境和噪声的干扰,严重影响了雷达的信号质量。为了监测外界噪声的频谱,让雷达工作在信噪比较高的工作频段上,针对目前武汉大学海态实验室所研制的双频多通道高频地波雷达系统,设计了一种频谱监测仪,该频谱监测仪从高频地波雷达的工作波形设计与探测原理出发,采用外差式与快速傅里叶变换算法相结合的频谱监测设计方案,具有传统模拟式和数字式的频谱仪的优点,并通过设计及验证,完成了整个系统的设计,闭环实验结果表明能够有效检测到外部噪声,能够适用于新一代雷达系统,为后续雷达数据的采集和处理有更好的改善。     

高频地波雷达射频干扰慢时域抑制方法

射频干扰（Radio Frequency Interference, RFI）会对高频地波雷达有用回波产生较大影响。本文提出了一种慢时域射频干扰抑制方法,首先利用频谱监测数据实现射频干扰的分段检测,而后基于射频干扰在慢时域的短时相干性、强距离相关性和方向特性,在常规高阶奇异值分解（Higher?Order Singular Value Decomposition, HOSVD）方法的基础上,结合训练张量三种展开模式矩阵的特点,利用左、右奇异矩阵包含的频率信息实现对干扰子空间的准确估计,进而实现对射频干扰的分段消除。仿真和实测数据的处理结果都表明,该方法可以有效检测并消除射频干扰,提高了数据批处理的运算效率。     

改进的自适应冲击滤波图像超分辨率插值算法

针对基于插值的图像超分辨算法造成图像边缘扩散和引入噪声的缺点,该文提出一种改进的自适应冲击滤波模型的图像超分辨率插值方法.根据插值后的初始高分辨率图像梯度自适应调整冲击滤波的权重,针对不同的图像边缘相应地减少图像的边缘扩散,同时利用前向扩散消除噪声,相对传统冲击滤波方法,避免了锯齿、块效应等人工痕迹,有效的保留了细节纹理特征.理论分析和实验结果表明,文中方法获得更好的超分辨率结果,主观效果得到明显改善,客观指标得到一定提高.     

分布式地波雷达系统射频干扰抑制的研究

分布式地波雷达系统利用多个地波雷达站对固定海域进行探测,可以实现多视角、多频率的海态监测。由于射频干扰具有距离相关、频谱展宽的特点,同一干扰极易覆盖在来自不同发射站附近的海洋回波上,严重影响数据质量。传统的干扰抑制算法是对所有距离元采取相同的处理,对干扰的抑制有局限性,容易造成海洋回波所在的距离元信号衰减,无海洋回波的距离元干扰抑制不彻底的问题,对后续的海态反演造成困难。针对上述情况,基于奇异值分解理论提出一种距离元自适应方法,对含有海洋回波的距离元采用方位子空间分解算法,其余距离元采用频率子空间分解算法,利用实测和模拟数据证明了该方法的有效性。     

天地波MIMO雷达多目标角度估计仿真

天地波混合组网雷达系统将天地波一体化雷达和地波超视距雷达组网技术的特点和优势结合起来。多输入多输出雷达体制综合采用多通道、等效发射波束形成技术,为天波超视距雷达面临的多径、多模效应和杂波多普勒扩展等问题提供了一条有效解决途径。将MIMO(Multiple Input Multiple Output)技术与天地波雷达系统相结合,研究了天地波MIMO雷达的信号模型,以L阵配置下的天地波MIMO雷达为例,利用MUSIC(Multiple Signal Classification)算法实现多目标角度估计,实现了对天地波MIMO雷达的多目标角度估计的仿真试验,天地波MIMO雷达的仿真结果验证了该模型的有效性。     

高频地波雷达无线数据传输系统设计

针对现有地波雷达系统数据有线传输带来的雷达布站成本高、设备维护困难、雷达系统灵活性不足等问题,提出了一种雷达数据无线传输方案,同时设计了该无线传输系统通信质量快速评估方法。该方案通过无线网桥建立无线传输链路网,采用TCP协议实现数据可靠传输。多种场景下的通信测试结果表明,在发射端和接收端之间无明显遮挡且传输距离不大于400 m的情况下,可保证每条链路11 Mbps的有效传输速率。在此基础上,将该无线传输方案应用到地波雷达系统中,现场试验验证了雷达数据无线传输的可行性,检验了评估方法的可靠性。     

基于多聚焦图像深度信息提取的背景虚化显示

针对普通相机无法拍摄出符合视觉美感的背景虚化图像问题, 提出一种基于多聚焦图像深度信息提取的背景虚化算法. 首先, 根据图像的光学成像原理,对多聚焦图像进行热扩散方程的数学建模, 对图像中的每个点自适应的初始化一个深度值; 其次, 根据图像每个点的热扩散系数对初始图像进行前向扩散, 用数值方法来解此偏微分方程, 通过正则化得到修正后的图像深度信息; 最后, 对图像深度信息进行分层, 利用多尺度高斯滤波对不同深度层的图像进行虚化处理. 本算法能够有效地提取出图像的深度信息, 并且获得的背景虚化效果也能够较好地符合光学原理.     

高频地波雷达无线数据传输系统设计

针对现有地波雷达系统数据有线传输带来的雷达布站成本高、设备维护困难、雷达系统灵活性不足等问题,提出了一种雷达数据无线传输方案,同时设计了该无线传输系统通信质量快速评估方法。该方案通过无线网桥建立无线传输链路网,采用TCP协议实现数据可靠传输。多种场景下的通信测试结果表明,在发射端和接收端之间无明显遮挡且传输距离不大于400 m的情况下,可保证每条链路11 Mbps的有效传输速率。在此基础上,将该无线传输方案应用到地波雷达系统中,现场试验验证了雷达数据无线传输的可行性,检验了评估方法的可靠性。     

基于奇异值分解的空域海杂波抑制算法

为实现对高频地波雷达(high frequency surface wave radar, HFSWR)一阶海杂波谱中目标的检测,提出了基于奇异值分解(singular value decomposition, SVD)的空域海杂波抑制算法（简称空域SVD算法）. 空域SVD算法是利用海杂波较强的相关性,将邻近距离单元作为参考,对其阵列协方差矩阵进行SVD,估计空域的海杂波子空间和噪声子空间;再利用子空间的正交性,从阵列回波信号中去除其在海杂波子空间的投影分量,达到在空域抑制海杂波的目的. 该方法与现有的空域海杂波抑制方法相比,不需要预先知道海杂波的方位,利用阵列协方差矩阵的SVD来估计子空间,使得子空间的估计比较容易且准确,提高了输出信杂噪比(signal to clutter plus noise ratio, SCNR),有利于目标的检测.