雷达海杂波性能分析及消除方法
地海杂波对雷达成像的影响——幅度统计分布
地海杂波对雷达成像的影响——幅度统计分布地海杂波是指雷达在海洋或陆地上工作时遇到的来自地面和海面的干扰信号。
这些杂波会对雷达成像系统的性能和精度造成一定的影响。
本文将探讨地海杂波对雷达成像的影响，特别是对幅度统计分布的影响。
首先，地海杂波对雷达成像系统的幅度统计分布产生影响。
雷达成像系统主要依靠接收到的反射信号的幅度信息来还原目标的图像。
然而，地海杂波会干扰和混杂在目标回波信号中，导致目标反射信号的幅度统计分布不符合理想情况。
地海杂波的存在使得目标回波信号的幅度统计分布呈现出较大的动态范围，并且会产生尾沿衰减的现象。
这使得目标的边缘区域比中心区域具有更低的幅度。
因此，在进行雷达成像时，需要对幅度统计分布进行适当的处理和校正。
其次，地海杂波对雷达成像系统的像质产生影响。
地海杂波的存在会导致目标回波的强度被地海杂波掩盖或削弱，从而减弱图像的对比度和清晰度，并且可能引起图像模糊和失真。
尤其是在目标与地面或海洋接近时，地海杂波的影响更加显著。
为了解决这个问题，通常采用图像增强算法，如空间滤波、逆滤波和自适应滤波等，来改善地海杂波对图像质量的影响。
另外，地海杂波对雷达成像系统的精度和定位能力产生影响。
地海杂波与目标回波信号混合在一起，使目标信号的特征变得模糊，从而使系统无法准确地判断目标的位置和形状。
尤其是在目标与地面或海洋接近时，地海杂波会模糊目标的边界，导致目标定位精度下降。
为了提高雷达成像系统的精度和定位能力，可以采用高分辨率雷达系统、多基站雷达系统或者应用波束形成技术等。
此外，地海杂波对雷达成像系统的功耗和端到端延迟也会产生一定的影响。
地海杂波的存在使目标回波信号的功率减弱，需要增加雷达系统的发送功率来保持目标回波信号的强度。
这会增加雷达系统的功耗。
此外，地海杂波还会增加目标回波信号的传播时间，导致雷达系统的端到端延迟增加。
综上所述，地海杂波会对雷达成像系统的幅度统计分布、像质、精度和定位能力、功耗和延迟等方面产生影响。
船载雷达海杂波去除算法研究及其应用
船载雷达海杂波去除算法研究及其应用船载雷达是一种重要的海洋观测设备，可以用于海洋探测、海情监测、船舶导航等领域。
然而，在使用船载雷达进行海洋探测时，由于海洋环境的复杂性，往往会受到海杂波的干扰，从而影响了雷达的探测效果。
因此，如何准确去除海杂波的干扰，是船载雷达应用研究的重要方向之一。
1. 船载雷达海杂波的特征船载雷达海杂波是由海洋环境的复杂性所引起的一种干扰，其特征是具有很宽的频率带宽、强度不均、杂乱无章、且随着时空变化而不断变化。
船载雷达常见的海杂波有以下几种类型：（1）表面波干扰：由于海洋表面的波浪运动而形成的一种干扰，在船载雷达的探测过程中，经常会被误判为目标信号。
（2）散射干扰：由海水中颗粒、气泡等物质所产生的散射信号，会与真实目标信号混淆在一起。
（3）多径干扰：由于雷达信号在传播过程中经历了反射、散射、绕射等多种路径，形成的一种多径信号干扰。
这些海杂波干扰会严重影响到船载雷达的探测效果，降低探测率和定位精度，因此需要研究相应的处理算法来去除海杂波干扰。
2. 船载雷达海杂波去除算法研究现状目前，船载雷达海杂波去除算法主要包括滤波算法、时域积分算法、小波变换算法等。
其中，滤波算法是最常用的一种去除海杂波的手段，它采用滤波器对雷达接收到的信号进行滤波处理，使得海杂波信号在滤波过程中被抑制，从而去除海杂波的干扰。
滤波算法主要分为线性滤波算法和非线性滤波算法两种类型。
线性滤波算法包括平均滤波、中值滤波、高斯滤波等，它们都具有简单、易实现的优点，但是其去除海杂波的效果并不理想。
非线性滤波算法则主要包括自适应中值滤波、小波变换滤波等，这类算法可以自适应地根据海杂波的特征进行处理，从而更好地去除干扰。
除了滤波算法外，时域积分算法也是一种常用的海杂波去除算法。
该算法主要是通过时域上对信号进行积分，从而去除杂波的一种方法。
时域积分算法可以有效地去除高频干扰，但是其对低频干扰的抑制效果不是太好。
小波变换算法则是近年来研究比较热门的一种海杂波去除算法。
高频地波雷达干扰与海杂波信号处理研究
高频地波雷达干扰与海杂波信号处理研究高频地波雷达干扰与海杂波信号处理研究摘要：高频地波雷达在海洋领域的应用非常广泛，但由于复杂的海洋环境，雷达信号往往会受到各种干扰的影响。
本文主要研究了高频地波雷达常见的干扰源和海杂波信号的处理方法，以提高雷达性能和数据质量。
1. 引言高频地波雷达是一种通过地面电离层反射来检测海洋目标的主动探测系统。
它具有工作频率高、探测距离远、分辨率高等优点，在海洋资源开发、环境监测等方面发挥着重要作用。
然而，由于雷达信号与海洋环境之间存在复杂的相互作用，雷达信号常常会受到多种干扰的影响，这对雷达数据的准确处理和目标检测产生了不小的挑战。
2. 高频地波雷达干扰源（1）海浪干扰：海浪是海洋环境中常见的一种干扰源。
海浪对雷达信号的干扰主要表现为退射信号的强度和相位的变化，产生背景噪声，降低雷达的信噪比。
（2）雷达系统自身干扰：雷达系统本身的非线性、多径效应等也会对信号产生影响，导致目标检测的误报率增加。
（3）其他干扰源：还有一些外部干扰源，如电磁干扰、闪电等，也会对雷达信号的接收产生干扰。
3. 干扰对海杂波信号的影响高频地波雷达中的海杂波信号是由目标反射、海浪反射以及其他干扰源的反射形成的。
这些干扰源使得海杂波信号的强度和相位发生变化，使得海杂波信号与目标信号之间的差异变得更加模糊，增加了目标检测的难度。
4. 干扰处理方法（1）背景噪声估计：通过分析连续时间段内的雷达数据，可以估计出背景噪声的统计特征，从而将背景噪声从海杂波信号中分离出来。
（2）自适应滤波：利用自适应滤波器可以对雷达信号进行预处理，去除海浪干扰和其他杂乱信号，提高雷达信号的质量。
（3）目标检测算法：目标检测是海杂波信号处理的关键步骤，传统的目标检测算法主要基于能量、相关性等指标。
近年来，机器学习算法在目标检测方面取得了显著的进展，如支持向量机、深度学习等。
5. 实验与结果分析通过实验数据的采集和处理，验证了干扰处理方法的有效性。
低空探测雷达海面杂波处理技术
低空探测雷达海面杂波处理技术摘要：本丈介绍了海杂波的信号特征分布、海岸线等陆海交界影响、海岸地表影响等特性。
根据海杂波的特点，提出了杂波图处理、静点处理等杂波抑制方法，设计了扫描间相关、点迹评估等海杂波数据处理算法，实验验证了有效性。
【关键词】海杂波杂波图点迹评估1 引言海杂波干扰严重影响低空探测雷达的性能，低空探测雷达在对空警戒模式下，由于空中目标（飞机）的速度与杂波之问的速度差比较大，雷达通过多普勒处理就能从杂波中提取出目标，但是对于海而目标，由于它的运动速度与海杂波的速度接近，从杂波中提取目标信号比较困难。
低空探测雷达一般在S波段内的杂波情况比较严重，随着雷达频率升高，杂波影响越严重，杂波与风速、海情、环境等相关，还随着海而气候变化、季节变化而不同，在低空探测雷达设计中，必须充分考虑到各种因素。
杂波干扰强会造成雷达自动录取和自动跟踪的困难，甚至会引起系统处理能力的饱和，降低雷达系统性能。
本文就减少海杂波对低空雷达探测目标的影响，分析了海杂波特征，进行杂波图技术、低速或固定杂波剔除技术等技术研究，提出扫描问相关处理算法、点迹评估算法等数据处理方法，通过实验数据验证了这些方法的有效性。
2 杂波特征分析2.1 海杂波分布海杂波的特性取决于海而形状，雷达回波是从尺寸大小（粗糙度）可以与雷达波长相比拟的海上部分得到的。
而海的粗糙度受风的影响，海杂波同时也取决于雷达天线波束相对于风向的指向。
此外，海杂波还受水表而张力变化的影响，水相对于空气的温度通常也可能对海杂波造成影响。
多年来，已经提出许多理论模型来解释海杂波。
过去对海杂波的解释是基于两种不同的方法。
一种是假设杂波是由海平而或接近海平而的散射特性引起的，另一种方法是将散射场当作一个边值问题推导出来。
这时海表而用某种统计过程描述最初的一种尝试是假设可以用高斯概率密度函数来描述表而扰动。
但是，根据高斯曲而计算海散射得到的结果似乎是合理的，但仔细检查会发现并不与实验数据相吻合。
双基地高频地波雷达海杂波特性与抑制方法研究
Keyword: bistatic
HF surface wave radar
characteristics of sea clutter
suppression of sea clutter
image-domain detection
IV
双基地高频地波雷达海杂波特性与抑制方法研究
目录
V
目录
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雷达原理与系统-杂波与杂波抑制
主瓣杂波
地面雷达的杂波包括从主瓣和旁瓣进入 的杂波，RCS的计算可描述为：
C MBc SLc
旁瓣 杂波区
旁瓣 杂波区
主瓣 杂波区
MBc 是主瓣杂波RCS， SLc是旁瓣杂波
图5.7地基雷达杂波几何图(侧视图和下视图)
14
由图5.7可以导出如下关系：
r arcsin(hr / R) e arcsin((ht hr ) / R) Rg R cosr
波也会表现出多普勒展宽，而且成片海杂波散射单元之间的相关性也比地杂波强。
海杂波的后向散射系数与海况、风速、波束相对于风向和波浪的 观测角、入射余角、工作频率、极化方式等因素有关。
不同掠射角下海杂波反射系数的统计结果
不同风速下海杂波的平均反射系数
（2）影响海杂波的参数
与地杂波的散射特性相比，海杂波的散射特性与其特殊性，不仅会因海情的
不同表现出不同的散射系数，而且海浪是运动的，即使对于固定的雷达平台，海杂
雷达原理与系统 杂波特征与杂波抑制
1
教学内容
✓ 概述 ✓ 杂波特征 ✓ 杂波抑制的性能指标 ✓ 动目标显示(Moving Target Indicator, MTI) ✓ 动目标检测(Moving Target Detection, MTD) ✓ 脉冲多普勒（PD）雷达
2
5.1： 概 述
“杂波”（Clutter，原意为混乱、杂乱的状态）表示自然环境中客观 存在的不需要的回波。杂波包括来自地面及地面人造物体和结构（例 如楼房、桥梁、公路、铁路、车辆、高压电缆塔、风电设备等）、海 洋、天气(特别是雨)、鸟群以及昆虫等的回波。由于地形的不同（农地、 林地、城市、沙漠等），或者海面的不同（海况、相对于雷达观测角 的风向），杂波也会在相邻区域上发生变化。通常杂波的功率比目标 回波强得多，容易产生假目标信息，“扰乱了”雷达工作，使得雷达难 以对目标进行有效的检测。因此，雷达需要排除杂波信号。
岸基雷达的海杂波特性分析及抑制方法研究
岸基雷达的海杂波特性分析及抑制方法研究作者：王皓来源：《中国科技博览》2014年第29期[摘要]介绍岸基雷达的海杂波幅度分布、相关性、海杂谱和与海杂波反射面积相关的参数等特性，针对这些特性提出与岸基雷达系统设计相应的海杂波抑制措施，并重点研究基于雷达回波相关特征的海杂波抑制方法，仅作参考。
[关键词]岸基雷达系统；海杂波；特性分析；相关性中图分类号：TF046.6 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）29-0287-011、岸基雷达的海杂波特性1.1 幅度分布特性一般情况下，海杂波的幅度基本处于锐利分布和对数-正态之间。
不同分辨率的雷达系统面对不同海情海杂波的后向散射性差异较大。
（2）根据目标的结构特征，对第一步得到的二值图象进行形态学处理。
首先采用3×3的结构元素对S1（z，y）做开运算得到S21（z，y），目的是抑制S1（z，y）中的强相关噪声。
其次，根据目标的长条形分布特征，在方位上方向上，即垂直方向上对S1（z，y）做开运算和闭运算，得到二值图像S22（z，y），目的是进一步消除S1（z，y）中的杂波，结构元素为1×N的长条形。
N的大小可以根据目标长度调整，这里取N=7。
最后在距离方向上，即水平方向上对S22（z，y）做闭运算，结构元素为3×1的条形模板。
实验采用某型雷达记录的视频数据。
3、结束语海杂波是影响岸基雷达系统目标检测与跟踪的关键因素之一。
我们既可以将海杂波看作是一种随机过程，也可以将视为一个混沌的系统，仅从幅度信息或能量信息来抑制海杂波是非常不现实的。
本文结合海杂波的特性，从图像处理的角度出发，在时域方面抑制海杂波的是切实可行的，更多如多帧雷达图像等处理技术的应用对岸基雷达在海杂波背景下目标检测的实现也是有益的。
而广大技术攻坚人员为抗杂波仍需付出不懈努力，力求抗杂波效果更佳。
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运用计算机图像处理技术消除雷达海杂波
运用计算机图像处理技术消除雷达海杂波I.引言A. 研究背景B. 研究意义C. 研究目的II.雷达海杂波的来源及影响A. 雷达海杂波的定义B. 雷达海杂波的来源C. 雷达海杂波对雷达性能的影响III.计算机图像处理技术概述A. 计算机图像处理技术的基本概念B. 计算机图像处理技术的分类和特征C. 计算机图像处理技术在雷达领域中的应用IV.基于计算机图像处理技术的雷达海杂波的消除方法A. 图像预处理B. 时域处理C. 频域处理D. 小波处理E. 实验验证V. 结论与展望A. 结论B. 发展趋势C. 论文主要亮点注：此为较为简单的提纲，可根据实际需求进行更改和完善。
第一章节：引言A. 研究背景雷达技术是一种通过使用电磁波进行无线电探测和定位的技术手段。
在海洋领域中，雷达技术被广泛应用于海洋气象、海洋资源勘探、海上交通和安全等方面。
然而，在海洋雷达技术中，海杂波是一个非常常见的问题。
海杂波指的是由海浪、海浪反射、附近物体等产生的反射信号。
这些反射信号可能会干扰雷达的正常工作，影响了雷达的性能和可靠性，例如，干扰信号，虚假警报等常常会给工作者带来很大的麻烦。
B. 研究意义海杂波在雷达技术中是一个非常棘手的问题，因为它产生的信号往往与目标信号极其相似，所以需要通过使用一些高级的信号处理技术来降低海杂波的影响，提高雷达的工作效率和可靠性。
因此，一些学者和研究人员投入了大量的时间和精力来解决这个问题。
本文将会使用计算机图像处理技术来解决这个问题，以期为相应的雷达工作者提供一个有效的解决方案。
C. 研究目的本文将基于计算机图像处理技术消除雷达海杂波，为了实现这一目的，本文将会通过以下措施来达成：1. 对雷达海杂波的来源进行深入研究，并详细了解其对雷达性能的影响；2. 对计算机图像处理技术进行介绍及研究，尤其是对于其在雷达领域中的应用进行调研；3. 提出一种基于计算机图像处理技术的雷达海杂波消除方法；4. 实验验证上述方法的可行性和有效性。
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雷达海杂波性能分析及消除方法
摘要：文章根据舰载雷达海杂波影响情况及相关资料，对海杂波时域特性、频域特性、空域特性进行了分析。
在分析的基础上给出了处理办法，并给出仿真结果。
海杂波在时域上相关时间有限；海杂波在频域上类似高斯型。
可以通过估计其参数进行自适应处理，在频域、空域及时域进行滤除，达到目标检测的目的。
仿真结果表明，该种处理可达到滤除杂波的要求。
关键词：海杂波；时域特性；频域特性；自适应；目标检测
中图分类号：tp3 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）05-1177-02
1 概述
舰载雷达执行任务时，经常面临海杂波的影响，造成目标检测能力下降。
海杂波处理困难是因为海杂波具有变化无规律，性质难把握的特点。
首先，海杂波与海域，气象及季节等均有关系。
在杂波不出现时，画面较为干净，而杂波出现时，则会严重干扰目标检测，甚至看不到目标。
因此，对海杂波进行深入研究并采取针对的有效措施是提高舰载与岸基雷达作战效能的一项紧迫任务。
解决舰载雷达的抗海杂波能力应从杂波特性分析入手进行处理。
2 海杂波特性分析
根据相关资料及实测数据，海杂波具有如下特性。
海杂波与雷达工作频率、风力、风速、擦地角、温度等均有关系。
其中，最主要的影响是风。
风的影响在海杂波的时域及频域表现出来[1]。
2.1 海杂波的时域特性
在a显上观察海杂波时，其表现为与分辨单元的尺寸有关，对于大的分辨单元，海杂波在距离上是分布式的；随着分辨单元的减小，海杂波表现得越来越孤立，类似于时变目标的一系列回波，在小入射角时，则表现为海浪尖峰。
根据《雷达手册》的表述，海杂波在小入射角时，表现为海面尖峰。
如：水平极化时x波段海面尖峰如图1所示。
图1中，左图为海态3，右图为海态1对应的回波，从图中可以看出，时域分辨力越高，杂波越呈尖峰状态，杂波的影响越小。
舰载多功能雷达工作于水平极化方式，性质与之基本相同。
海表面在时间和空间上可看成是一个平稳的随机过程，在特定的持续时间与空间内，杂波散射截面积是各态历经的，即为一个均值。
在低入射角时，a显中观察到的值与实测值有一定的差别。
主要有三段曲线组成。
低段曲线符合瑞利分布，中段及高段曲线则符合韦布尔分布。
一般认为低段时对应的为接收机噪声、中段对应于分布式杂波、而高段则对应于海杂波尖峰。
发现的海尖峰数与风速的3.5次幂成正比，风是海杂波最主要的因素，风速则与海情相关。
如要更好的观察海上目标，则应尽可能地加大工作带宽。
2.2 海杂波的频域特性
影响海杂波最主要的因素为风。
根据《雷达分析与建模》海杂波的频域特性与风关系分析如下所示。
按雷达在四级海情工作的要求进行分析。
四级海情工作时，海面平均风速为8.2米/秒，浪高0.4米。
海杂波风速谱宽为： vs=vw/6=1.37米/秒，以常用的s波段雷达为例，波束擦地角按0度计算。
假定天线扫描时风向不变，则可计算出天线旋转时，对应的杂波频率特性如下[2]。
1）海杂波中心速度估算。
海杂波固有中心速度为：vs=vw/6 cos （aw）。
其中，vw为风束，αw为风速与波束中心夹角。
平台运动速度展宽为：vop=vpcos（ap），因此海杂波中心速度：vo=|vs+vopcos （y1）|。
其中αp为平台与波束方向夹角。
vp为舰船运动平行，取15米/秒时，当风速与船速平行时，杂波速度变化规律如图2。
对于常规的s波段雷达，其对应的海杂波中心频率为-300赫兹～300赫兹，这个频率与低脉冲重复频率相当。
2）海杂波速度展宽估算。
海杂波固有宽度为：svi=vw/8。
天线扫描展宽为：
[σva=ln22πθaωsλ] （1）
式中：θa为半波束宽度，ωs为扫描速度，λ为波长。
跨波束展宽：
[σvθ=0.3θa（vpsinαp-vssinαw）] （2）
杂波总宽度为：
[σv=σ2vi+σ2va+σ2vθ] （3）
取雷达频率3000兆赫兹，天线转速为15转，得到如下宽度。
雷达杂波的谱中心是时变的，谱宽是时变的（对应谱宽为30赫兹以内），在处理时，可根据上一个cpi（或几个cpi）计算出杂波
谱中心，并对杂波中心进行频谱搬移，由于谱宽变化很小，可取最大谱宽作为滤波谱宽，进行频域滤波，以消除杂波影响。
对于堆积多波束雷达，海杂波主要来自于低波束。
对于其它波束，其影响为副瓣，可以考虑超低副瓣和自适应空域滤波的办法加以消除。
3 海杂波处理方法及仿真分析
在舰载杂波处理中，采取如下措施：对于高波束雷达回波信号，尽可能地降低仰角副瓣、如果杂仍然较强，在高波束采用自适应波束形成技术滤除空间杂波；低波束在杂波严重时，可将波束适当上抬，并采取空域滤波的办法处理，降低杂波影响。
在空域滤波处理以外，还可以考虑利用杂波的频域特性，在非零通道采用自适应频域滤波手段，将通过副进入的杂波消除。
对于零通道处理，空域滤波、频域滤波均告失效。
可采用杂波图技术、超长时间检测技术等进行处理，以达到慢动目标的检测。
1）频域滤除杂波算法。
据杂波特性分析，杂波随天线及风速不同，而不断改变。
因此，考虑采用自适应算法。
在自适应算法处理中，认为杂波在帧与帧之间是高度相关的，因此，可以利用上帧杂波信号，对该帧信号进行频域对消，消除对应频率与频宽的杂波。
具体实现为，在信号处理中，引入一个自适应杂波估计电路，对杂波进行频谱分析，估算出其中心和谱宽，同时对下一帧谱进行估计；对当帧杂波进行频移，使杂波谱处于零通道，再扣除零通道数据[3]。
其权值计算与常规自适应算法相同。
如图4所示，假定脉冲
重复频率为1000赫兹，杂波谱宽为1.5米/秒时对应的仿真结果。
扣除杂波通道效果如图4所示。
2）空域去杂波算法。
空域滤波仅适用于三坐标雷达。
接收时，在仰角维采用多波束技术优化设计。
由于杂波处于低仰角，因此，在接收时，对波束进行特殊设计。
在负仰角第一副瓣附近设置零点，在空间上将海杂波滤除。
由于杂波一般来自于低仰角，其幅度极强，造成其它波束内从副瓣进入的杂波仍然很强。
空域处理方法有两种，其一，采取超低副瓣技术，使得从副瓣进入杂波显著减弱。
其二、采用自适应处理技术，由于杂波仰角固定于低仰角。
因此，可以采用先对该仰角置零的办法。
在处理过程中，取一段数据，对其回波进行空间谱估计，取出低仰角中幅度较强的方位，并在后期处理过程对其进行对消，实现空间置零处理。
图5为某次仿真杂波强度情况，假定杂波出现在0度——该值通过预先测量得到（-10度有一个高副瓣），目标仰角为5度（相当于来自第二波束），如下图5所示杂信比达到38分贝。
如果采用常规波束形成方法，必然会造成海杂波污染正常通道信号的效应。
通过对杂波的空域扫描，可得到回波的方向图，可见，此时根本看不到来自5度仰角的目标。
根据测得的杂波方向，对在峰值指向方向进行自应置零处理，可以在-10、0度指向形成两个零点，将杂波消除，并形成目标的波束。
处理结果如图6所示。
该算法，虽会导致副瓣水平变差但对杂波消除效果更好。
3）时域去杂波。
通过频域处理，可以将运动目标从杂波中分离出来，通过空域处理，可以将高仰角目标检测出来。
对于低仰角、低速、静止目标而言，以上办法均失效，但可以从时域积累上去处理。
拟采取两种算法。
对空中目标处理（一般对应高度较高），采取卡尔马斯、杂波图等算法进行处理。
对海处理中（高度为0），采取时域积累的办法进行目标检测。
根据杂波时域特性，在信号带宽较宽时，杂波的尖峰越少。
因此，设计对海处理时，取宽带信号，虚警率应可大大降低。
同时，海杂波的相关时间远低于目标和地杂波，则可以采用长时间积累的处理方式。
由于慢速目标和地杂波，在空间上几乎不动，多帧回波相关性强。
海杂波受风的影响大，相关时间较短。
因此，可采取长时间非相积累的办法处理。
对每一帧过门限视频，在空间对准后，求幅值之和，并取二次门限或采用cfar方式，将杂波剔除，达到目标检测的目的。
4 结束语
本文分析了海杂波的时域特性、频域特性及空域特性，提出了自适应频域、空域滤波及长时间积累的办法，达到消除杂波目的。
仿真表明该方法可以有效滤除海杂波，基本解决严重海杂波条件下的目标检测问题，下一步将进行海杂波数据的采集与整理，对所述方法进行验证。
参考文献
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