一种改进的OTHR自适应海杂波抑制方法

海杂波抑制严重限制天波超视距雷达(over the horizon radar, OTHR)系统对低速舰船目标检测能力的主要原因之一。针对自适应海杂波抑制方法中当杂波与目标多普勒频率接近时存在目标谱峰分裂或目标谱峰偏移的问题,提出一种采用运动目标显示（moving targetindication, MTI）与基于特征值分解的自适应杂波抑制相结合的改进的特征值分解（modified eigen value decomposition, MEVD）海杂波抑制方法。该方法通过MTI滤波器抑制目标谱峰内杂波,之后通过自适应抑制方法抑制其他杂波,具有同时抑制一阶和高阶海杂波的能力,提高了目标信杂噪比,有助于提高OTHR对舰船目标的检测性能。理论分析、仿真实验和实测数据处理结果均验证了MEVD方法的有效性。     

基于稀疏重构的海杂波抑制和目标提取算法

在杂波较强的环境下,雷达目标回波往往淹没在杂波中难以被检测,尤其在海杂波背景下,目标的多普勒频率有可能会落在杂波频率范围中,此时传统的杂波抑制方法就产生了一定的局限性.针对此问题,依据杂波、目标信号的稀疏特性和二者在多普勒频率分布特性上的不同,设计了对应的时频域过完备字典;再通过形态成分分析算法求出目标和杂波分量的稀疏...     

基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法

针对海杂波背景下弱目标检测中存在的信杂比低的问题,提出了改进的基于可调Q因子小波变换的海杂波抑制算法。由于海杂波能量远大于目标信号能量,提出选取与海杂波振荡特性相匹配的参数进行可调Q因子小波变换,得到各小波子带的系数,并对小波系数进行稀疏优化后重构海杂波信号。为了判断弱目标信号是否存在,提出一种自适应的阈值检测方法,将原始回波信号与海杂波重构信号的差作为检测样本,实现对弱目标信号的检测。该算法不依赖海杂波具体模型。最后对某实测海杂波数据集进行实验,验证了所提算法的正确性。     

一种基于奇异值分解的非线性滤波新算法

提出一种基于奇异值分解的无导数卡尔曼非线性滤波新算法对UKF算法进行改进.该算法利用奇异值分解作为工具,将原算法中的协方差矩阵进行奇异值分解,可以在一定程度上避免在递推过程中,由于计算误差和舍入误差而引起的协方差矩阵失去正定性,从而导致算法失效的问题.在不降低滤波精度,不增加算法复杂度的前提下,新算法具有很好的数值稳定性.实例仿真结果验证了本方法的有效性.     

基于频域干扰剔除的OTHR射频干扰抑制算法

目前,天波超视距雷达(over-the-horizon radar,OTHR)大多是在空域或匹配滤波后的时频域抑制射频干扰,往往会同时抑制掉射频干扰附近的目标。考虑到在匹配滤波后,射频干扰与目标信号都是近似单频信号难以区分;而在匹配滤波前,目标信号是宽带的线性调频信号,而射频干扰是近似单频的窄带信号,射频干扰与目标信号显著不同,易于分离。基于该特点,提出了一种基于匹配滤波前的频域干扰置零的射频干扰抑制算法。该算法在频域中检测射频干扰的频点位置并将该频点的信号成分置零,最后变换到时域实现射频干扰抑制。与传统方法相比,本文所提算法在抑制射频干扰时基本不损害目标信号。实测数据的处理结果验证了所提方法的优越性。     

基于知识辅助的天波雷达海杂波抑制方法

针对天波雷达海杂波难以抑制且现有方法未充分利用先验知识的问题,提出基于知识的天波雷达海杂波抑制方法。所提方法利用脉冲重复周期、雷达工作频率、海平面风向、风速作为先验知识,结合海杂波谱模型及提出的基于知识的海杂波协方差矩阵估计方法,构造出基于知识的天波雷达海杂波协方差矩阵,将该矩阵加入最优滤波器设计中,得到基于知识辅助的天波雷达海杂波抑制方法。仿真结果表明,与现有方法相比,所提方法的海杂波抑制效果可提升3 dB以上。     

基于奇异值分解的复杂转动目标成像

目标在三维空间复杂转动时,传统的逆合成孔径成像算法得不到聚焦的二维像。通过对复杂转动目标等效散射中心相位变化的分析,提出了一种基于奇异值分解的成像算法。该算法首先估计多个散射中心的相位历程,获得相位矩阵|然后对相位矩阵进行奇异值分解,并根据奇异值之间的关系对目标是在三维空间转动还是在二维平面内转动进行判断。根据判断结果分别进行处理：当目标在平面内转动时得到目标的二维像|当目标在三维空间转动时得到失真的三维散射中心模型。仿真及实测数据处理结果验证了所提算法的有效性。     

基于权矩阵低秩逼近的MIMO OTHR多模SDC抑制算法

扩展多普勒杂波是天波超视距雷达(over the horizon radar,OTHR)慢速舰船目标检测面临的关键问题。在新一代多输入多输出天波超视距雷达系统下,基于最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)权矢量,提出一种权矩阵低秩逼近的多模扩展多普勒杂波抑制算法。利用阻塞矩阵进行数据预处理,并利用“发射〖CD*2〗接收”二维权矩阵的特征分解对双迭代MVDR算法进行了多级扩展,在减小了计算量和样本需求的基础上,进一步改善俯仰空域滤波的输出信杂噪比,提升OTHR对低可探测慢速舰船目标的检测性能。理论分析和仿真验证了算法的有效性。     

基于像素向量消除的穿墙雷达杂波抑制算法

常见的回波域算法在处理穿墙成像中的杂波抑制问题时,杂波滤除不够彻底,致使信杂比和目标准确性较低,严重影响目标检测与识别等后续处理.为解决这一问题,从图像域中寻找杂波像素和目标像素的区分特征,以离散系数实现对像素向量离散程度的定量化,以图像强度和剩余像素均值构建杂波抑制的评价体系,通过主杂波抑制和目标聚焦依次消除离散系数...     

基于波形特征的外辐射源雷达杂波抑制算法

在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)波形外辐射源雷达系统中,相对于直达波和多径回波,目标回波的功率要微弱许多,因此多径杂波抑制是此雷达信号处理的一项关键技术。许多时域自适应滤波算法被用来抑制直达波和多径回波,但往往存在滤波器阶数过多,或计算负担过高的问题。基于OFDM波形的多载波调制特性,提出了分载波自适应滤波算法,相比于常规时域自适应滤波算法,能够有效降低滤波器阶数和计算复杂度,简单且高效。以基于OFDM调制原理的数字调幅广播外辐射源雷达为例,详细介绍了分载波递归最小二乘和分载波归一化最小均方算法的自适应滤波原理和过程,并基于仿真和实测数据分析比较了常规时域自适应滤波算法和分载波自适应滤波算法的性能差异。     

基于奇异值分解的混合递阶遗传算法训练径向基神经网络

提出了一种将递阶遗传算法和奇异值分解的优点相结合的新型径向基神经网络学习算法--混合递阶遗传算法。它具有较高的学习效率,并能同时确定径向基神经网络的结构和参数。利用所提出的混合递阶遗传算法对混沌时间序列学习和预测,取得了较好的效果。     

基于投影空间下奇异值分解的海面小目标CFAR检测

提出了一种基于投影空间下奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的杂波抑制方法.在雷达回波数据中,利用待检测单元的邻近单元构造杂波空间,并将杂波空间在投影空间下进行奇异值分解以实现杂波抑制.为此,本文设计了一种全新的检测器,即将正交投影(orthogonal projection,...     

基于STAP的电离层杂波抑制方法

高频地波超视距雷达能够完成视距外的海洋环境监测以及目标检测与跟踪,但是电离层杂波的存在会使高频地波超视距雷达的目标检测和目标跟踪等性能严重降低,特别是当目标方位与电离层杂波方位一致或相近时,目标检测难度大大增加。利用实测数据分析了电离层杂波的相关性,根据电离层杂波的特点,提出了基于空时自适应处理方法抑制电离层杂波,并通过实测数据,验证了方法的有效性。     

基于杂波脊先验信息的非均匀杂波抑制方法

机载雷达回波数据非均匀会在很大程度上削弱传统空时自适应处理算法的杂波抑制性能。为此,提出一种基于杂波脊先验信息的非均匀杂波抑制方法,利用机载雷达杂波信号在角度多普勒平面的谱分布信息构造导向矢量基,并在考虑阵元误差影响情况下,对待检测单元数据进行迭代的最小二乘拟合,最后对拟合后的剩余数据进行恒虚警检测处理。该方法充分利用了雷达系统参数及杂波谱分布等先验信息,并且不需要训练样本,可以较好地抑制非均匀杂波,从而改善机载雷达的检测性能。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于状态空间模型分解的分数阶系统辨识算法

给出了分数阶线性系统的一种有效辨识算法.该算法可以辨识出系统的模型参数,同时也可以对系统的阶次进行辨识.通过基底变换把分数阶系统的系统矩阵变换成对角阵,这就把原系统的输入、输出关系转化为若干简单的子系统的和,从而降低了辨识问题的复杂性.该算法还能容易地获得系统的输出误差对其模型参数及系统阶次的偏导数,从而可以选择利用梯度的优化算法,如梯度下降法和拟牛顿法等,进行系统辨识.最后给出了实例证明了算法的有效性.