基于图特征学习的海杂波抑制算法

为有效降低海杂波对海洋雷达的工作影响,研究海杂波的抑制问题,提出一种基于图特征学习的海杂波抑制算法。使用时频变换对雷达回波信号进行维度扩增,基于图嵌入处理深度挖掘图结构特征的思想,并依据海杂波和目标回波信号在时频谱中的不同结构特性,给出一种通过图嵌入进行信号节点特征向量构造的方法。区别于传统时域对消和子空间分解等方法,该方法可以通过时频谱中不同信号的节点分类实现海杂波的抑制。仿真与实测结果表明,该算法可以有效抑制雷达回波信号中的海杂波分量,提升雷达回波信号的信杂比,为海洋雷达进行海杂波的抑制提供了新的思路和途径。     

强海杂波背景下目标信号的自适应频谱窗检测

针对通过频谱加固定矩形窗的频域滤波检测导弹目标信号的方法对强海杂波适应性较差的问题,提出了强海杂波背景下导弹目标信号的自适应频谱窗检测方法。该方法在实时估计的海杂波上限截止频率和理论上弹目最大交会速度的基础上,构建频带范围及形状适应于当前频谱、具有一定自适应性的频谱窗来抑制强海杂波对提取导弹目标谱峰信息的干扰。仿真表明,该方法能有效抑制强海杂波对提取导弹目标信号谱峰信息的干扰,提高了系统在强海杂波背景下检测导弹目标的性能。     

新型的地面和海面杂波抑制器

本文阐述了一种尚未批准的专利方法。这是一种关于抑制面杂波和海杂波、并根据极化比从杂波中识别目标的方法。这种抑制器还会抑制来自水平和垂直极化雷达的干扰信号。水平和垂直极化波可同时发射而分开接收。杂波抑制是通过由分别接收的信号的振幅比获得雷达输出的办法来实现的。如果这个比值近于1,就有输出,而比值远大于1或远小于1,就无输出。本文着重论述用高分率海用雷达对诸如导航浮标这样的目标的探测和强反射假目标的抑制问题。     

基于概率定义扩展样本的机载雷达空间和时间相关海杂波数据仿真方法

海杂波背景下的目标检测性能是机载预警雷达的重要指标之一。为了给机载雷达海杂波抑制方案的有效设计提供数据来源,需要仿真模拟出满足实际分布特性和相关性的海杂波。针对实测海杂波数据具有的显著时间相关性和空间相关性,提出了一种新的海杂波数据产生方法。该方法基于概率密度定义及相关性的本质,运用蒙特卡罗思想和Cholesky分解来产生空间和时间相关的海杂波。这种方法不仅简化了海杂波数据产生流程,同时提高了海杂波幅度和相关性吻合效果。分别利用实测和仿真数据验证了所提方法的有效性。     

利用非参量恒虚警率抑制雷达杂波

在雷达信号处理中,最重要的是消除杂波噪声,检出目标,提高识别率。为此正在研究杂波的统计特性。作为抑制杂波的方法,已知依赖于杂波振幅强度分布的恒虚警率(以下简称CFAR)回路比较有效。这里提出了应用不依赖杂波振幅强度分布的非参量方法抑制海杂波,实验证明,在不规定杂波振幅强度分布时非参量方法有效。从距离方向杂波信号的随机性着眼,对距离方向进行非参量恒虚警率处理,可以抑制雷达杂波,提高对杂波中舰船的检测精度     

毫米波随机二元码调相脉冲多普勒引信

介绍了一种随机二元码与脉冲复合调制毫米波引信，利用随机信号的非周期性实现不模糊锐截止距离特性，采用收发分开与时序控制，实现了目标进入方向四象限判别，通过高度通道提取地海杂波，自适应调整引信的作用距离，利用DSP频谱识别进一步去除地海杂波，分析了工作原理，给出了原理框图和试验结果。     

主动雷达导引头海杂波回波信号计算与测试

采用复合制导体制的防空导弹,在其末制导阶段下视攻击低空目标时,主动雷达导引头会接收到较强的地/海杂波,此时进入接收机的杂波信号会严重影响导引头目标的检测和分析。因此,关于杂波的精确计算对评估导引头在杂波下的截获和跟踪能力具有至关重要的意义。本文将主动雷达导引头的试验数据与海杂波理论模型相结合,提出了一种实时计算海杂波回波信号强度的方法。该方法在杂波理论模型的基础上,通过引入试验数据为算法提供标定基准,能够保证海杂波计算结果更加符合实测结果。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。     

宽带信号近距海杂波实测特性对比

介绍了线性调频(LFM)信号与线性调频步进频(SFLFM)两类宽带信号的处理方法,对两类信号以及信号序列的性能进行了详细对比分析。利用某宽带雷达样机实地采集了海杂波数据,对比分析在不同的宽带信号条件下,海杂波能量-距离分布、概率密度分布、时间相关性等指标,为宽带雷达海面背景下有效检测目标提供技术支撑。     

脉冲多普勒引信抗干扰通道距离门优化设计

为进一步提高导弹在海杂波背景下攻击低空目标时引信的启动性能,通过优化选取引信抗干扰通道距离门位置,利用数学建模与数字仿真的方法对地海杂波进行理论分析和计算,并进行低空挂飞试验验证。结果证明:优化抗干扰通道距离门后,海杂波信号明显减弱,引信启动能力明显提高,为脉冲多普勒引信启动能力的分析提供了一定的理论基础。     

基于时频分布的海杂波背景下的小目标物检测

海杂波背景下的小目标检测属于杂波背景中的随机信号检测问题.本文利用时频分布的方法,将一维时间信号转化到二维的时频空间中,通过提取图像的特征来判决信号和杂波,采用的数据是使用McMaster IPIX雷达在加拿大东海岸附近测得的.实测数据研究表明,此方法可以得到很好的检测结果.     

基于多帧积累的海面弱小慢速目标检测算法

在复杂的海杂波环境中,海面弱小慢速目标检测技术一直是雷达领域中的一项重点。由于以往采用的单帧数据检测海面弱小慢速目标容易产生较高的虚警率,所以本文联合多帧雷达回波数据,在基于十字窗改进的多帧积累算法上进行算法改进,减少了一个处理块来抑制海杂波从而检测海面弱小慢速目标,降低了算法的运算复杂度,增加了算法的可靠性与有效性,最后通过对实测海杂波数据进行算法仿真验证,表明了该算法的可行性和有效性。     

相空间重构在引信信号检测中的应用

随着低空超低空突袭兵器技术的不断发展,防空导弹引信面临着越来越强的地海杂波的干扰.基于统计理论的传统信号检测很难从强地海杂波中把微弱目标信号检测出来.以相空间重构理论为基础,提出了基于神经网络的混沌时间序列建模与预测方法,探讨了相空间重构技术在引信信号检测中的应用.通过理论分析和实测杂波数据仿真,表明了该方法不需建立统计模型.适合在防空导弹引信系统中应用,能够有效地提高引信检测微弱信号的能力,为强杂波环境下的微弱信号检测提供了一个新方法.     

一种改进型二维恒虚警参考窗

对于环境复杂的海面,雷达回波中包含了目标回波、海杂波、气象杂波以及干扰信号等.由于海杂波特性随时间变化存在较大的随机性,因此预警雷达在强杂波环境下探测微弱目标时,海杂波抑制成为一个关键环节.恒虚警率(CFAR)处理技术是减小海杂波影响的一项有效措施.本文从海面雷达回波特性入手,分析了海杂波的空间幅度特性,提出一种改进的...     

基于神经网络CA/OS-CFAR检测方法

在杂波边缘和多目标的复杂环境下,建立性能稳定的自适应检测技术是提高恒虚警率处理能力的关键.针对单元平均恒虚警检测(cell averaging-constant false alarm rate)和有序统计量恒虚警检测(ordered statistic-constant false alarm rate)的优缺点,提出一种基于神经网络的检测方法(cell averaging/ordered statistic-constant false alarm rate).利用神经网络进行最优检测方法判断,根据选定的检测方法计算出检测阈值.通过训练计算初始阈值,采用神经网络分类并识别输入的类型.将该阈值与CA-CFAR和OS-CFAR计算结果相比较,并选用均匀杂波、多目标和杂波边缘环境的仿真案例进行测试.实验结果表明:该方法可在均值和非均匀的杂波背景中,能有效地进行最优检测方法判断.     

一种双模杂波抑制的准自适应MTI系统

雷达自适应杂波抑制的算法及其工程实现是雷达信号处理系统的一个重要问题。本文首先从理论上讨论了一种基于最大平均改善因子准则的动目标显示滤波器最佳权矢量的计算方法,然后从工程实现的角度提出了一种简单实用的具有双模杂波抑制能力的准自适应动目标显示系统,并将该自适应杂波抑制算法应用到实测雷达数据上,实验结果表明该算法对真实雷达回波中的杂波具有有效的抑制作用。     

卡亨南-洛维变换在雷达高度表中的应用

针对低空飞行器在飞行时受杂波干扰引起高度表测高精度降低的问题,提出了将卡亨南-洛维变换应用于雷达高度表的抗干扰.该方法利用回波数据中背景杂波、目标信号所具有的不同的二阶统计特征,根据回波数据自相关矩阵特征值的大小与数据中各成分的对应关系,实现了目标信号与干扰杂波的有效分离,提高了所测高度值的准确性.基于ADS的仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于K分布雷达海杂波建模与仿真

海杂波的仿真对杂波环境下弹载雷达检测性能的研究具有重要意义。文章首先建立了海杂波回波模型,其次分别对海杂波后向散射系数、复散射截面积以及起伏调制函数进行了建模分析,最后结合海杂波幅度分布特性和时间相关特性,利用零记忆非线性法对海杂波进行了仿真。结果表明,该方法可以有效地模拟雷达海杂波,从而为雷达信号处理器的设计奠定了基础。     

海杂波下小目标检测的修正莫利特分布方法

针对雷达在海杂波环境下小目标检测困难的问题,提出了基于修正莫利特( Morlet)分布的检测方法.对海杂波存在目标和没有目标两种情况下进行时频分析,其时频分布图表现出明显的特征差异,在没有目标时,时频分布图比较发散,存在目标时,时频分布图为较集中且与目标多普勒频移对应的最优曲线.修正Morlet分布检测方法通过邻域最大值查找算法得到该最优曲线,并取该最优曲线所有点的和值作为判断目标存在与否的依据.通过实测数据对固定目标、匀速运动目标和机动目标的仿真表明:与经典CFAR检测方法相比,该方法能够提高海杂波环境下固定目标和机动目标检测性能2～3 dB.     

基于组合分形特征的海杂波中目标检测方法

仅利用一种分形特征检测海杂波中目标时,在低信杂比时往往难以有效区分。为此,提出一种基于组合分形特征的海杂波中目标检测方法,将检测流程划分为粗检测和精检测两个阶段。当检测单元分形谱维数特征明显时,在粗检测阶段即判决目标存在;当分形谱维数特征不明显时,则以分形模型拟合误差和分维尺度变化量为特征量,利用综合模糊隶属度进行判决,实现目标精检测。经X波段雷达实测数据验证表明,所提检测方法可以较大幅度提升海杂波中弱小目标的检测准确度。     

一种基于Wiener滤波的海天背景红外目标检测算法

针对海天背景红外目标信噪比低且容易受到海面杂波、云层背景干扰的问题,提出了一种基于Wiener滤波的海天背景红外目标检测算法。首先,采用Wiener滤波器实现红外图像的背景估计,利用方向梯度算子估计海天线,确定目标的潜在区域。然后,采用自适应阈值分割的方法确定目标位置。最后,根据多向梯度特征剔除虚假目标。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,且对云层边缘、海杂波有较好的抑制能力。