基于多维联合的高频雷达杂波及干扰抑制方法研究
雷达抗干扰技术的实现方法
雷达抗干扰技术的实现方法发布时间：2021-11-08T07:13:10.842Z 来源：《中国电业》2021年第17期作者：马征1 许保卫2 李文学3 [导读] 随着现代电子技术的发展，电磁环境日益复杂，灵巧的干扰样式对雷达的性能构成严重威胁马征1 许保卫2 李文学3西安电子工程研究所陕西西安 710100摘要随着现代电子技术的发展，电磁环境日益复杂，灵巧的干扰样式对雷达的性能构成严重威胁。
雷达抗干扰技术正在成为现代雷达设备领域的一个重要课题。
适应旁瓣相消技术和副瓣匿影技术在现代雷达系统中起着不可或缺的作用，是有效抑制干扰重要技术。
关键词:空域对抗；极化对抗；频率对抗在现代战争情况下，不抗干扰措施的雷达系统再也无法探测、控制敌方目标。
因此，改进和提高抗干扰控制已成为现代雷达系统的优先事项。
当抗干扰技术的有效性也是衡量作战推进系统性能的重要尺度时。
随着集成电路的发展，数字电子技术在雷达系统中的广泛应用，以及新型干扰方法、技术手段和技术系统的出现，雷达抗干扰技术得到了发展。
一、雷达的抗干扰对抗技术1.空域对抗技术。
雷达空域对抗是指尽量减少雷达被另一方探测到并干扰空间的可能性。
也可以说，雷达波束是低扰动空域的对抗方法。
根据相关研究，雷达空域的对抗由天线波束参数决定。
天线束的主波束越窄，旁瓣越低，雷达空域就越坚固。
雷达天线分为主和旁瓣。
主瓣比较窄，但旁瓣比较宽。
如果雷达天线受到严重干扰，接收到的对主瓣的干扰将对雷达产生不利影响，在目标检查时会影响天线的主瓣。
因此，雷达天线旁瓣必须具有良好的抗干扰能力。
事实上，较低的旁瓣可以避免干扰，但理论上可以减少雷达天线旁瓣降低，但实际上很难做到这一点。
如果我们设计低旁瓣天线，会有很多外部干扰，使得低旁瓣天线的设计变得困难。
因此，我们通常采用另一种方法，即消隐和对消技术旁瓣，以消除对旁瓣的干扰。
这些技术使用独立的通道。
此外，不同雷达天线的接收通道也不同。
主天线是主接收信道，次天线自然是次接收信道。
基于ＦＤＡ-ＭＩＭＯ雷达的主瓣ＳＭＳＰ干扰空时域联合抑制方法
信号可以表示为
槡 狊狀（狋）＝ 犖犈狓狀（狋）ｅｘｐ（ｊ２π犳狀狋），０≤狋≤犜 （２）
式中：犈 为发射总能量；犜 为脉冲周期；狓狀（狋）为信号复包 络，且满足
∫犜狓狀（狋）狓犾（狋－τ）ｄ狋＝０，狀≠犾，τ （３）
式中：τ为任意时延；（·） 表示共轭转置运算。当ＦＤＡＭＩＭＯ
（ ） 雷达发射ＬＦＭ 信号时，则复包络为 狓狀（狋）＝ｒｅｃｔ 犜狋 ｅｘｐ（ｊπ狌狋２）
当前，基于 ＦＤＡＭＩＭＯ 雷达的抗主瓣干扰技术研究 大多针对简单的延时假目标欺骗干扰形式，缺少针对集压 制与欺骗效果一体的新型干扰的研究，并且抗干扰措施需 要目标的距离先验信息或者幅度先验信息，而这些信息在 实际战场应用中可能无法先验获知。因此，本文研究了主 瓣ＳＭＳＰ干扰对 ＦＤＡＭＩＭＯ 雷达性能的影响，并提出一 种在目标距离先验信息不足条件下，基于 ＦＤＡＭＩＭＯ 雷
关键词：主瓣频谱弥散干扰；频控阵；盲源分离；距离 角度联合波束形成 中图分类号：ＴＮ９５８．５ 文献标志码：Ａ 犇犗犐：１０．１２３０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１５０６Ｘ．２０２２．０７．１１
犛狆犪犮犲狋犻犿犲犼狅犻狀狋狊狌狆犫狆犪狉狊犲犲狊犱狊犻狅狅狀狀犉犿犇犲狋犃犺狅犕犱犐狅犕犳犗犿犪狉犻犪狀犱犪犫狉犲犪犿犛犕犛犘犼犪犿犿犻狀犵
该 ＦＤＡＭＩＭＯ 系 统 中 ，阵 元狀 发 射 频 率 为
距离 角度二维自适应匹配滤波进行干扰抑制。文献［２５］
犳狀＝犳０＋狀Δ犳，狀＝０，１，…，犖－１ （１）
提出利用ＦＤＡ雷达距离维自由度在接收 发射联合空间辨 式中：犳０ 为阵元０即参考阵元发射频率；Δ犳 为相邻阵元间
别真假目标，再通过距离 角度二维自适应波束形成进行干 的频率偏移增量。因此，在远场窄带假设下，阵元狀的发射
地波雷达电离层杂波干扰及抑制措施
科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·112·2020年第15期文章编号：2095－6835（2020）15－0112－02地波雷达电离层杂波干扰及抑制措施韦有平（福建厦门同安海军92985部队，福建厦门361100）摘要：地波雷达收发射天线非理想性，导致雷达干扰影响探测性能问题，对电离层杂波干扰多普勒频谱、传播模式等进行了分析。
列举了几种抑制此类干扰的技术措施，为地波雷达抗干扰提供借鉴。
关键词：地波雷达；电离层杂波；干扰抑制；抑制措施中图分类号：TN957文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2020.15.049地波雷达运行过程中会受到一定程度的干扰，并非处理理想的运行状态，存在着向上发射经天波传播、沿海面传播方式，其中部分能量在运行过程中会经过电离层而放射，天线能够接收这部分能量，在一定程度上干扰了电离层杂波的运行，现实工作中，经常出现的干扰因素为3～10MHz电离层杂波干扰，属于高频段的低端，表现最为明显的运行雷达为距离在400km的远程地波雷达，往往具有3～5MHz 工作频率。
电离层杂波干扰原因复杂，其原因包括电离层分层结构不够平稳、分层结构不够均匀。
为了有效解决这一问题，可以设置一个较大的工作频率，比相应电离层临界频率大，以此缓解地波雷达电离层杂波干扰，使电波传播过程中能够穿透电离层，这种运用方式在消除干扰的同时也增加了发射功率，为了确保探测距离，一般要求在3～5MHz波段以获得较小的衰减。
对电离层杂波特性的解读影响着对抑制电离层杂波干扰以及所能够取得的干扰效果。
1典型的电离层杂波干扰多普勒频谱地波雷达探测基于获得目标的多普勒回波。
大量的地波雷达实测数据表明，电离层杂波可以出现在100km以外的区间，不同的昼夜时间、不同的季节，电离层杂波干扰所影响的距离元、杂波的多普勒频移、多普勒扩展度，以及电离层杂波的强度不同。
基于对应分析的高频地波雷达干扰检测方法
基于对应分析的高频地波雷达干扰检测方法陈骁锋;吴雄斌;柳剑飞;张兰【摘要】针对高频地波雷达回波信号距离谱特征,采用对应分析法和聚类分析法实现干扰的自动检测.采用对应分析对信号进行时间域和距离域的特征分离,采用聚类分析对特征进行分类,自动识别射频干扰、电离层干扰、信号、噪声,确定干扰所在的时间和距离.利用该方法连续计算了三个月的雷达实测数据,获得了射频干扰和电离层干扰的变化特征.【期刊名称】《电波科学学报》【年(卷),期】2015(030)001【总页数】5页(P172-176)【关键词】高频地波雷达;对应分析;干扰检测【作者】陈骁锋;吴雄斌;柳剑飞;张兰【作者单位】武汉大学电子信息学院海态实验室,湖北武汉430079;武汉大学电子信息学院海态实验室,湖北武汉430079;武汉大学电子信息学院海态实验室,湖北武汉430079;武汉大学电子信息学院海态实验室,湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】TN958高频地波雷达（High Frequency Surface Wave Radar，HFSWR）通过接收与海洋表面发生Bragg散射的电磁波，能够实现沿岸海洋动力学要素的精细化探测［1］.然而，高频段的电磁环境十分复杂，雷达工作时会出现各类不同性质的干扰，导致探测出现虚假、异常.高频段雷达外部干扰比内部干扰高20～40dB，是限制雷达性能的主要因素.若能在参数反演之前对信号质量划分等级，针对不同等级的信号采用不同反演算法，将有利于数据质量评估及结果优化.前人关于干扰的工作主要集中在多普勒谱信号的特征分析、各类干扰特征分析、抑制方法研究等方面.Fabrizio通过分析干扰的空间特征，提出了一种基于自适应波束形成、能够保持海杂波的非平稳干扰抑制方法［2］.Zhou利用基于特征子空间的正交投影对射频干扰进行抑制［3］.沈伟等通过对发射天线进行波束形成来识别电离层干扰［4－5］.王赞等提出基于独立分量分析的单通道干扰分离方法［6］.这些方法在不同工作环境下针对不同类型的干扰都具有一定的抑制效果，但同时也存在各自的缺陷：如小型阵列的波束形成效果不理想；干扰的空间非平稳特性导致波束形成算法性能降低；干扰子空间难以确定等.实际应用中不可能只用一种方法就能完全抑制外部干扰，如何对干扰类型、干扰强度进行量化评估分类，对数据质量做出准确的等级划分，进而采用不同的干扰抑制方法，是高频地波雷达目前需要重点解决的问题之一.对应分析是在因子分析基础上发展起来的一种特征分析方法［7］，在地质、气象、海洋等方面的数据中已经得到较多的应用［8－9］.对应分析将数据的变量和样本同时投影到以两个主因子轴为坐标系的因子平面上，能够研究变量和样本之间的相互关系，对研究对象做出可靠的分析和解释.本文将对应分析方法应用到高频地波雷达的信号处理中，对雷达信号中的干扰进行量化评估与分类.将雷达回波距离谱数据［10］进行因子分解，通过分析各因子在主因子轴上的投影特征，采用聚类分析识别时间域和距离域上的射频干扰和电离层干扰，量化评估干扰相对信号的影响程度，用以综合评估不同雷达系统、不同工作模式下的距离谱干扰强度和数据质量.海洋回波在距离谱上是连续变化的平稳信号，在多普勒谱上则成为两个Bragg峰，并且某些特殊形式的射频干扰在距离谱上比较连续、直观、易于观察，而在傅里叶变换后会使其离散分布在多普勒谱中各个谱点，使其难以检测.针对这一问题，本文将在距离谱对信号干扰进行检测.为了满足实时数据连续处理的要求，以相干积累时间为时间单位进行干扰检测.将距离谱数据用AT×R表示，T为一个相干积累时间内的帧数，R为探测距离.本文数据来源于高频地波雷达福建示范区，探测距离分辨率为5km，扫频周期为0.652 8s，帧数T为1 024帧.将距离谱数据的距离域和时间域看作是对应分析中的变量和样本.根据对应分析理论，对距离谱数据在两个不同的域进行特征分解式中：I，Q表示对距离谱数据A的时间域和距离域分别进行特征分解；U表示时间域特征矢量；V表示距离域特征矢量；Λ表示特征值；H表示共轭转置.U和V之间存在以下关系［11］.式中：λk为第k个特征值；Uk、Vk为其对应的特征矢量.根据累计贡献率取前k个最大特征值（λ1≥λ2≥…≥λk）可以得到因子载荷矩阵取特征值最大的两项作为主因子轴通过式（4）能够将距离谱数据A的时间特征和距离特征投影在同一个坐标平面内，通过分析各个投影点之间的位置关系，确定信号、干扰、背景噪声之间的联系与区别.投影在因子平面上的点代表着时间域和空间域上的特征，其中干扰与背景白噪声的特征往往相隔较远，干扰和信号则具有类似的离散特征.为了实现雷达信号的实时处理，本文采用聚类分析的方法对各点进行自动分类.聚类分析是数值分类学的一个分支，是研究样本类别相似程度的一种多元统计方法，根据一定的准则研究样本能否分类、能分几类等问题.在海洋学中被用作划定水团的边界，在雷达系统中则被应用于信号分选和波形分类［12－13］.以距离域特征（frx，fry）为例进行方法说明.距离域的干扰检测主要针对电离层干扰，其特点是在某些距离上覆盖所有时间单元.聚类分析的步骤如下：1）计算（frx，fry）的中心位置作为初始凝聚点（f0x，f0y）＝mean（frx，fry）；2）计算各点到凝聚点（f0x，f0y）的距离：3）确定门限距离d0作为第一次分类的判别标准，可将数据分为两个子类（fAx，fAy）和（fBx，fBy）；4）计算两子类各自的中心位置作为子类的凝聚点（fA0x，fA0y）（fB0x，fB0y）；5）计算各点到子类凝聚点的距离6）通过判断drA与drB的大小关系，判断第r点属于子类A还是子类B，从而更新子类点；7）对子类重复上述操作，直到分类满足需求.其中，第3步骤门限距离d0的确定方法很多，针对雷达数据特征，本文采用一种平均值比值法，即对dr进行排序，寻找一个极限值，该极限值的特点是其到最小距离的平均值与其到最大距离的平均值的比值是曲线极值点.在分离干扰之后，需要进一步对干扰强度等级进行量化，以评估各个相干积累时间内的数据质量，便于针对不同质量的数据采用不同的干扰抑制方法.不同雷达系统、不同发射功率、不同工作模式下，即使是完全相同的干扰，对信号的影响程度也是不相同的.本文采用对应分析点聚图中各个干扰特征点到背景白噪声特征点凝聚中心的距离总和作为干扰强度的量化，采用各个信号特征点到噪声特征点凝聚中心的平均距离作为信号强度的量化.于是，距离谱的相对干扰强度可用下式表示为式中：¯dSignal是信号特征点的平均距离；∑dInterference是干扰特征点的距离和，相当于用信号平均能量对干扰总能量作归一化处理.采用该定义的原因在于干扰能量总和是所有干扰的累加，能够整合不同类型的干扰，可以对不同工作模式、发射功率的数据进行归一化比较，不受时间变化的影响.图1所示为福建高频地波雷达示范区东山站2009年10月24日16：30的距离谱数据（图1（a））及其对应分析的坐标投影结果（图1（b））.从图1（b）可以看出：（gtx，gty）代表的时间特征点非常集中，说明数据A的时间域特征平缓一致；（frx，fry）代表的距离域特征则相对分散，说明数据A的距离域特征变化较大，而离散程度较大的点代表特征差异明显的信号及干扰.图2是针对图1（a）的特征点进行聚类分析的结果，可以发现聚类分析方法能够分离信号、干扰、噪声.以距离域特征（frx，fry）为例可以看出，代表干扰的三个“o”能够被明显标识，它们代表第43、44、45个距离元（距离分辨率5km），各点到噪声聚类中心点的距离代表干扰强度的相对大小，如表1所示.信号和干扰的区分采用的是信号在近距离上连续的经验性特征方法.同理，时间维度各点（gtx，gty）的聚类分析可以实现类似的效果.值得一提的是，时间域的特征点较为集中，建议在聚类分析时将特征点进行三次或三次以上的分类，然后对非干扰的特征点进行合并.对东山站2009年10－12月的连续数据进行检测，图3所示为射频干扰和电离层干扰的检测结果.可以发现射频干扰白天分布较分散，在夜间18：00－24：00时段出现较为频繁，这与夜间电离层D层消失，短波通信增加有关.电离层干扰主要集中在12：00－18：00时间段；10月26日下午出现异常、明显强于其它日期，通过检查雷达数据发现该时段在200km探测距离之后存在大片连续的电离层干扰. 本文将对应分析和聚类分析应用到高频地波雷达数据的干扰检测上，通过在时间域和距离域进行特征分析与分类，实现射频干扰和电离层干扰检测的功能.该方法能够实现高频地波雷达数据质量的分类与评估，能够实时检测外部电磁环境检测，为最优化处理方案提供决策支持.下一步工作可在对应分析中各特征量的内在联系、聚类分析的凝聚方法与自适应门限值选择两方面进行.［1］ LIP A B，BARRICK D.Least-squares methods for the extraction of surface currents from CODAR crossed-loop data：application at ARSLOE ［J］.IEEE Journal of Oceanic Engineering，1983，9（4）：226-253.［2］ FABRIZIO G A，ABRAMOVICH Y I，ANDERSON S J，et al.Adaptive cancellation of nonstationary interference in HF antenna arrays［J］.IEE Proceedings Radar，Sonar and Navigation，1998，145（1）：19-24.［3］ ZHOU H，WEN B，WU S.Dense radio frequency interference suppression in HF radars［J］.IEEE Signal Processing Letters，2005，12（5）：361-364.［4］沈伟，文必洋，李自立，等.高频地波雷达的电离层杂波识别新试验［J］.电波科学学报，2008，23（1）：1-5.SHEN Wei，WEN Biyang，LI Zili，et al..Ionospheric measurement with HF ground wave radar system［J］.Chinese Journal of Radio Science，2008，23（1）：1-5.（in Chinese）［5］熊新农，柯亨玉，万显荣.基于特征分解的高频地波雷达电离层杂波抑制［J］.电波科学学报，2007，22（6）：937-940.XIONG Xinnong，KE Hengyu，WAN Xianrong.Ionopheric clutter suppression in high frequency surface wave radar based on eigen decomposition［J］.Chinese Journal of Radio Science，2007，22（6）：937-940.（in Chinese）［6］王赞，陈伯孝，张各各.高频地波雷达射频干扰分离方法研究［J］.电波科学学报，2012，27（4）：797-804.WANG Zan，CHEN Baixiao，ZHANG Gege.Separating RF interference from target signal by ICA in HFSWR ［J］.Chinese Journal of Radio Science，2012，27（4）：797-804.（in Chinese）［7］ TEIL H，CHEMINEE J.Application of correspondence factor analysisto the study of major and trace elements in the Erta Ale Chain（Afar，Ethiopia）［J］.Journal of the International Association for Mathematical Geology，1975，7（1）：13-30.［8］朱盛明.因子分析的综合方法——对应分析［J］.气象，1982（4）：35-37. ［9］张启龙，翁学传.应用对应分析法划分夏季东海水团的初步研究［J］.海洋科学，1985，9（2）：14-18.ZHANG Qilong，WENG Xuechuan.A preliminary invertigation on dividing the water masses in the east China sea in summer by using the comparison analysis method［J］.Marine Sciences，1985，9（2）：14-18.（in Chinese）［10］杨子杰，田建生，高火涛，等.高频地波雷达接收机研制［J］.武汉大学学报：理学版，2001，26（5）：532-535.YANG 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高频雷达射频干扰抑制的自适应接收滤波设计
高频雷达射频干扰抑制的自适应接收滤波设计
杨贤;张华冲;李华
【期刊名称】《雷达科学与技术》
【年(卷),期】2024(22)1
【摘要】为抑制高频雷达中的射频干扰,本文提出了一种自适应滤波器设计方法。
首先,基于海杂波和射频干扰的多普勒特性,设计了海杂波区域自适应检测算法,以有效地估计射频干扰特性。
然后,对海杂波、噪声和射频干扰的功率谱进行分析,并采用连续均值剔除算法,以检测射频干扰是否存在及其频率范围。
最后,引入基于相似度约束的接收滤波器算法,根据射频干扰频带自动计算约束参数,从而实现了接收滤波器的自适应设计,以稳健地抑制射频干扰。
仿真结果表明,相比传统白化滤波器,本文所设计滤波器可以有效地抑制宽带和窄带射频干扰,提高雷达抗干扰能力。
【总页数】6页(P63-68)
【作者】杨贤;张华冲;李华
【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所;重庆邮电大学
【正文语种】中文
【中图分类】TN958.93
【相关文献】
1.应用自适应滤波抑制星载接收机带内干扰的探索
2.高频雷达射频干扰自适应对消
3.冲激雷达接收中的随机射频干扰抑制方法
4.ADS-B自适应干扰抑制接收机射频端的设计
5.高频地波雷达射频干扰慢时域抑制方法
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双基地机载雷达杂波和主瓣压制干扰抑制方法
双基地机载雷达杂波和主瓣压制干扰抑制方法王安安;谢文冲;陈威;熊元燚;王永良【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2023(45)3【摘要】当干扰从雷达波束主瓣进入时,传统的空域抗干扰方法不仅无法抑制主瓣干扰,还会引发主瓣畸变、旁瓣抬升等问题,严重影响机载雷达目标检测性能。
针对该问题,提出了一种基于双基地配置的机载雷达杂波和主瓣压制干扰抑制方法。
该方法首先针对主、辅雷达分别形成多个相邻空域波束;然后,对波束形成后的数据进行脉冲多普勒(pulse Doppler,PD)处理,并在距离-多普勒域对主、辅雷达的干扰信号进行配对处理。
在此基础上,在主、辅雷达对应的多普勒通道通过时域自适应滤波抑制干扰;最后,联合相邻波束的数据通过降维空时自适应处理(reduced-dimension space-time adaptive processing,STAP)抑制剩余的杂波。
仿真结果表明,所提方法能够有效抑制杂波和主瓣压制干扰,与传统采样矩阵求逆(sample matrix inversion,SMI)方法和局域联合处理(joint domain localized,JDL)方法相比,对信干噪比性能分别改善了约20.6 dB和21.5 dB。
【总页数】9页(P699-707)【作者】王安安;谢文冲;陈威;熊元燚;王永良【作者单位】空军预警学院雷达兵器运用工程重点实验室;国防科技大学电子科学学院【正文语种】中文【中图分类】TN957【相关文献】1.机载双基雷达杂波分析及其距离模糊杂波的抑制2.弹载PD制导雷达主瓣杂波镜频干扰抑制方法3.机载雷达主瓣杂波抑制的投影矩阵方法4.FDA MIMO双基雷达主瓣走动矫正距离模糊杂波抑制5.网络化雷达极化域主瓣压制式干扰抑制方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《双站紧凑型高频地波雷达目标关联方法研究》范文
《双站紧凑型高频地波雷达目标关联方法研究》篇一一、引言随着雷达技术的不断发展，双站紧凑型高频地波雷达在军事侦察、目标跟踪等领域得到了广泛应用。
然而，由于雷达探测环境中存在大量的干扰和杂波，如何实现双站雷达对目标的准确关联成为了一个亟待解决的问题。
本文旨在研究双站紧凑型高频地波雷达目标关联方法，以提高雷达系统的目标探测和跟踪能力。
二、双站紧凑型高频地波雷达系统概述双站紧凑型高频地波雷达系统由两个或多个雷达站点组成，通过协同工作实现对目标的探测和跟踪。
该系统具有结构紧凑、探测范围广、抗干扰能力强等优点。
然而，由于雷达探测环境中存在大量的干扰和杂波，以及目标运动的不确定性，使得目标关联成为了一个具有挑战性的问题。
三、目标关联方法研究针对双站紧凑型高频地波雷达目标关联问题，本文提出了一种基于多特征融合的目标关联方法。
该方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对雷达回波数据进行预处理，包括滤波、去噪、目标检测等操作，提取出目标的位置、速度、幅度等特征信息。
2. 特征提取与选择：根据目标特性，提取出有价值的特征信息，如目标的距离、速度、方向等。
同时，通过特征选择算法，选择出对目标关联具有重要影响的特征。
3. 目标匹配：采用合适的匹配算法，如最近邻算法、卡尔曼滤波等，对两个站点探测到的目标进行匹配。
在匹配过程中，需要考虑目标的运动轨迹、速度、方向等因素。
4. 多特征融合：将提取出的特征信息进行融合，形成综合特征向量。
通过综合特征向量，可以提高目标关联的准确性和可靠性。
5. 关联决策：根据综合特征向量，采用合适的决策算法，如决策树、支持向量机等，对目标进行关联决策。
在决策过程中，需要综合考虑目标的运动状态、环境干扰等因素。
四、实验与分析为了验证本文提出的目标关联方法的有效性，我们进行了实验。
实验采用实际双站紧凑型高频地波雷达数据，通过对比传统目标关联方法和本文提出的方法，评估了本文方法的性能。
实验结果表明，本文提出的基于多特征融合的目标关联方法具有较高的准确性和可靠性。
2300~2400MHz频段上雷达对LTE系统的干扰分析的开题报告
2300~2400MHz频段上雷达对LTE系统的干扰分析的开题报告题目：2300~2400MHz频段上雷达对LTE系统的干扰分析一、研究背景随着5G技术的迅速发展，频谱资源的分配和利用愈发关键。
在现有的频段中，2300~2400MHz频段广泛用于LTE的无线通讯，同时也经常被雷达应用所占据。
而雷达系统的强电磁辐射以及频谱占用等特点很容易导致对其他无线系统的干扰，因此对雷达与LTE系统之间的干扰进行深入研究具有重要意义。
二、研究目的本研究旨在探究雷达对2300~2400MHz频段上LTE系统的干扰情况以及干扰机理，为未来的频谱规划和无线通讯系统的设计提供参考。
三、研究内容1. 频段配比及使用情况分析梳理2300~2400MHz频段的分配及使用情况，包括LTE系统、雷达系统等。
2. 雷达对LTE系统的影响分析分析雷达系统对LTE系统的影响，包括电磁干扰、频率占用等方面的影响，并探究其机理。
3. 干扰抑制技术研究就雷达系统对LTE系统的干扰问题，提出针对性的干扰抑制技术，如频谱分配和调度、增强干扰检测及抑制、协同通信等技术进行研究。
四、研究思路1. 收集资料，了解2300~2400MHz频段的配比及使用情况；2. 分析雷达对LTE系统的干扰机理；3. 设计实验，模拟和验证雷达系统对LTE系统的干扰情况，并从多个角度进行数据分析；4. 提出针对性的干扰抑制技术，并进行实验验证。
五、研究预期成果本研究旨在深入探究雷达对2300~2400MHz频段上LTE系统的干扰情况以及干扰机理，提出有效的干扰抑制技术。
预期成果包括：1. 综合分析2300~2400MHz频段的配比及使用情况；2. 研究雷达对LTE系统的干扰机理，并提出有效的干扰抑制技术；3. 进行实验验证，验证提出的干扰抑制技术的有效性。
六、研究意义本研究对未来频谱资源的规划和无线通讯系统的设计有重要意义。
研究成果可以为2300~2400MHz频段上的LTE系统和雷达系统进行更加高效的频率分配和互相协同，提高无线通讯的稳定性和可靠性。
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基于多维联合的高频雷达杂波及干扰抑制方法研究高频地波超视距雷达利用垂直极化电磁波能够沿海面绕射传播
的特点实现对海面目标及低空飞行目标的超视距探测。
其工作在
3~30MHz的HF波段,使具有隐身设计的目标无所遁形。
其探测距离远、范围广、可全天候工作的特点吸引了众多国家投入大量精力进行高频地波超视距雷达的研制工作。
高频地波超视距雷达由于其自身体制的特点以及工作的频段十分拥挤,其面临的杂波及干扰背景是极其复杂的。
因此高频地波超视距雷达中的杂波及干扰抑制方法一直是各国学者和科研人员研究的重点问题。
本文针对高频地波超视距雷达,从杂波及干扰特性角度出发,致力于更深入的研究高频地波超视距雷达所面临的杂波及干扰的特点,提出了两种距离相关性分析方法:基于子
空间的距离相关性分析方法和基于压缩感知的距离相关性分析方法。
其中基于子空间的距离相关性分析方法利用统计的协方差矩阵获得
杂波及干扰子空间,再利用杂波及干扰子空间分析距离相关性。
由于该方法需要对数据进行统计,因此适用于统计特性强的杂波和干扰。
基于压缩感知的距离相关性分析方法能够在单次快拍条件下,对杂波分量进行分离,进而依据各杂波分量之间的关系综合计算其距离相关性。
本文利用基于压缩感知的距离相关性分析方法对实测的海杂波、电离层杂波、流星余迹进行了分析,同时比较了不同积累时间对杂波距离相关性的影响。
通过对海杂波和电离层的空域分布特性的分析,将其归为方位扩展杂波,并根据其空域相关性提出了利用杂波的旁瓣信息来估计主瓣内杂波信息的方法。
首先利用海杂波验证了该方法的
可行性,再通过对常见空域分布的仿真验证了该方法理论上的有效性,最后通过实测数据中的海杂波和电离层杂波进一步验证了该方法的
有效性。
但是该方法在实用中对阵列幅相一致性要求很高,并且对于目标方位与波束指向存在偏差情况下的鲁棒性不强。
针对上述问题,利用雷达信号处理理论中的空时等效性,提出了基于知识的方位扩展杂波抑制方法。
依据目标检测原则和输出信杂比最大原则,提出了空域阻塞滤波器的设计准则,其主要思想是利用系统的参数和预检测到的最大目标能量,自适应的设计空域阻塞滤波器,从而达到提高鲁棒
性的目的对于分布复杂的电离层杂波,基于知识的方位扩展杂波抑制方法适用范围有限。
因此本文基于对电离层杂波角度-多普勒频率二维谱分布特点的分析,提出了基于空时自适应处理方法的多维联合杂波及干扰抑制方法。
传统的空时自适应信号处理方法由于其巨大的计算量和对复杂杂波背景适应性不强,因此无法直接应用于高频地波超视距雷达。
本文比较了多种降维空时自适应处理方法,并结合对高频地波超视距雷达中的系统自由度和杂波自由度的分析,提出了多维联合处理方法中的局部处理单元大小的确定准则。
结合第2章对杂波及干扰距离相关性的分析,针对平稳杂波及干扰、丰富样本条件下的非平稳杂波和有限数据样本的杂波提出了等权重对角加载法、门限选择法和变权重加载法,由它们共同构成一套多维联合杂波及干扰抑制方法,并用实测数据验证了以上方法的有效性以及其在阵列存在幅相误差和目标方位偏差影响下的鲁棒性。
本文不仅从理论上提出了一系列杂波及干扰的特性分析方法和抑制方法,还从工程应用及实现角度提
出了多维联合抑制方法的系统工程框架,并分析了该系统工程框架的
计算复杂度。
由于计算量的提升,使常用的数字信号处理器(DSP)平台很难满足该框架对芯片处理能力的要求,因此本文提出了基于图形处
理单元(GPU)的信号处理平台。
通过对实测数据的处理,分析了基于GPU的信号处理平台的处理能力及计算实时性。
通过对连续工作的测试以及对杂波中目标的检测跟踪效果来看,该框架具有很强的实用性。