雷达杂波自适应抑制技术

合集下载

雷达低空探测算法

雷达低空探测算法是用来检测和跟踪低空目标的一种技术，主要应用于军事和民用领域。

雷达低空探测面临的主要挑战是地面和低空目标的杂波干扰，以及目标与地面、建筑物之间的遮挡。

以下是一些常用的雷达低空探测算法：
1. CFAR算法：CFAR（Constant False Alarm Rate）算法是一种自适应杂波抑制算法，通过计算每个像素的杂波功率水平，调整门限电平，以保持恒定的虚警概率。

在低空探测中，CFAR算法可以有效抑制地面和低空杂波，提高目标检测概率。

2. MTI算法：MTI（Moving Target Indicator）算法是一种基于运动目标与固定杂波在多普勒频移上存在差异的算法。

通过滤波器组对回波信号进行滤波处理，去除固定杂波，保留运动目标信号。

MTI算法可以降低杂波干扰，提高运动目标检测能力。

3. DPC算法：DPC（Doppler Power Coherence）算法是一种基于多普勒频移的检测算法。

该算法通过分析多普勒频谱，检测出具有高功率谱密度的目标信号。

DPC算法对低空目标的探测具有一定的鲁棒性，能够克服地面和建筑物遮挡的影响。

4. 协同探测算法：协同探测算法是一种利用多个雷达站进行低空目标探测的算法。

该算法通过多个雷达站的信号处理和信息融合，提高低空目标的检测概率和定位精度。

协同探测算法可以降低单个雷达站面临的杂波干扰和遮挡问题。

这些算法各有特点，可以根据具体应用场景选择适合的算法进行低空目标探测。

同时，还需要注意雷达系统的参数设置，如波束宽
度、脉冲宽度、采样率等，以获得更好的低空探测性能。

雷达空时自适应信号处理

雷达空时自适应信号处理雷达是一种利用电磁波探测物体的设备。

人们常常将雷达和航空飞行紧密联系在一起，它可以帮助人们掌握飞行距离和方向，以及确定任何在路径上的物体或障碍物。

雷达技术的发展对军事、安全、航空航天、气象等领域的发展有着巨大的推动作用。

但是，雷达在探测过程中会受到许多干扰，比如天气的影响、树木、建筑物等障碍物的影响、以及人造干扰等。

这些因素都会影响雷达的信号，导致信噪比变低，进而影响雷达的探测精度和灵敏度。

为了提高雷达的准确性和可靠性，人们开发了各种自适应信号处理技术，其中空时自适应信号处理是其中的一种。

空时自适应信号处理技术是一种在雷达信号处理中应用广泛的自适应算法。

这个技术是基于信号处理、数字信号处理和统计学方法的原理，利用雷达自身接收信号的特性，在数据处理方面进行优化，通过相应的算法，强化雷达自身的抗干扰能力，优化探测精度，达到更高的探测效率。

这一技术的优点是可以有效地降低各种干扰，提高雷达探测的灵敏度和准确性，从而提升雷达整体的性能。

具体而言，空时自适应信号处理技术主要是解决雷达接收信号常常受到杂波干扰的问题。

首先，这种技术要求将雷达接收到的信号分成空域和时间域两个方面进行处理。

时间域处理主要针对雷达信号的抗干扰能力，可以采用滤波器、预处理等多种方式，对雷达信号进行整体优化。

空域处理则主要关注雷达接收到的干扰信号的分离和消除，主要通过干扰源的分离、噪声的降噪、杂波的抑制等技术手段实现。

在空时自适应信号处理技术中，最常见的技术手段是LMS算法和NLMS算法。

这些算法使用反馈系统并自适应地调整权重系数，使系统对于不同条件下的干扰能够产生有效的抵消效果，从而改善雷达信号的质量。

同时，这些算法能够提高雷达系统的自适应性和动态范围，使其能够适应不同情况下的信号处理需求。

总之，空时自适应信号处理技术的应用为雷达技术的发展提供了一个新的思路，有望改善雷达信号的探测精度和可靠性。

未来，随着技术的不断提升和新的技术需求的出现，这一技术将会在雷达领域中发挥越来越重要的作用。

基于自适应滤波的雷达目标检测算法优化研究

基于自适应滤波的雷达目标检测算法优化研究随着雷达技术的不断发展和应用领域的拓展，雷达目标检测技术逐渐成为研究的热点之一。

在雷达目标检测过程中，自适应滤波算法被广泛用于提高目标检测的性能。

本文将围绕基于自适应滤波的雷达目标检测算法进行优化研究。

自适应滤波是一种信号处理方法，通过根据信号的统计特性来选择合适的滤波器参数，以提高信号的质量和抑制噪声等干扰。

在雷达目标检测中，自适应滤波算法可以用于抑制杂波和噪声，使得目标的信号能够更加明显地显现出来。

首先，我们需要对自适应滤波算法进行优化。

传统的自适应滤波算法通常基于最小均方误差原则，选择滤波器参数。

然而，该方法在存在较强干扰的情况下容易出现过度收敛或者误收敛的情况，从而影响到目标检测的准确性。

因此，本文将研究新的自适应滤波算法，以解决传统算法的不足。

其次，我们将研究目标检测算法与自适应滤波算法的融合，以提高目标检测的性能。

目标检测算法可以利用自适应滤波算法得到的滤波结果，进一步提取目标的特征信息，从而实现更精确的目标检测。

我们将探索如何合理地融合这两种算法，在保证目标检测准确性的同时，尽量减小计算复杂度和存储空间。

另外，我们将考虑如何适应多变的环境。

雷达目标检测往往面临多种干扰和复杂的噪声环境，如天气变化、多路径效应等。

针对这些问题，我们将尝试设计一种适应性较强的自适应滤波算法，使得该算法能够有效地应对各种复杂环境，并保持较好的目标检测性能。

另外，我们将结合深度学习技术来改进目标检测算法。

近年来，深度学习在图像处理和目标检测领域取得了突破性的进展。

我们将探索如何将深度学习的思想和算法引入到自适应滤波算法中，以进一步提升雷达目标检测的准确性和稳定性。

最后，我们将通过实验证明优化后的基于自适应滤波的雷达目标检测算法的有效性。

通过采集真实的雷达信号和目标数据，我们将对算法进行验证和评估。

同时，我们将与其他现有的目标检测算法进行对比分析，以证明所研究的算法的优越性。

雷达杂波抑制关键技术研究

雷达杂波抑制关键技术研究摘要：针对防空系统雷达强杂波背景下雷达弱小目标检测问题，在分析传统杂波抑制存在的问题的基础上，梳理了杂波图CFAR检测、检测跟踪联合处理、智能杂波抑制等关键技术，并简要分析其原理及技术途径，并对雷达杂波抑制技术发展趋势进行分析。

关键词：强杂波；CFAR；目标检测1 引言基于雷达信息的探测感知是现代信息化战争中武器装备的核心关键能力，随着低空突防、隐身突防、电磁干扰手段的普遍使用，造成雷达探测感知能力的急剧下降，进而导致防空武器系统的作战效能严重下降。

雷达通过向目标辐射电磁波，然后接收从目标反射回来的电磁波信号，再通过先进的信号处理技术，将有用目标信号从杂波和干扰中提取处理，进而完成目标检测、位置估计、分类识别等功能。

巡航导弹等低空目标可通过超低空自主飞行，利用地球曲率限制或复杂的地理环境实施攻击，雷达对其进行探测时，面临严重的地海杂波问题，为保证武器系统对低空目标的有效作战能力，必须解决强杂波背景下低小慢目标探测问题。

2 强杂波背景下目标检测面临的问题当前，雷达探测面临复杂的地理环境，导引头下视探测以及地基雷达低空或下视探测时不可避免会受到地理环境的制约以及地海杂波干扰。

这些背景杂波强度大，按照实际的测量可得，幅度最强的地杂波可比系统内部的噪声大70 dB 以上。

另外由于地貌变换（如山区）、地表反射特性变化、离散强杂波点等使得杂波出现严重的非均匀/非平稳现象等，给杂波抑制等来严重挑战。

雷达杂波抑制技术经多年发展，目前常用的处理方法主要包括MTI、MTD、PD、STAP及相应的改进设计等，同时也提出了多种目标检测方法，包括CA-CFAR、GO-CFAR、SO-CFAR、OS-CFAR等。

然而，由于当前雷达系统处理中环境的认知有限，杂波抑制滤波器的选择和设计缺乏针对性，目标检测处理仍主要采取针对均匀平稳杂波的方法，多数情况下不满足实际情况，使得杂波剩余较强，目标检测困难。

3 杂波抑制主要关键技术3.1 杂波图CFAR检测技术利用恒虚警检测[1]方法，对杂波背景功率的估计大致有两类，一类是空域检测技术，也称为距离恒虚警检测技术，它将邻近参考单元处理器的输出均值作为检测门限的背景值，主要应用在杂波分布比较均匀的雷达杂波背景中。

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。

空时自适应处理STAP原理

空时自适应处理STAP原理随着雷达技术的不断发展，空时自适应处理（Space-Time Adaptive Processing，STAP）成为了一种重要的雷达信号处理技术。

STAP技术可以有效地抑制雷达回波中的杂波和干扰信号，提高雷达系统的探测性能和目标识别能力。

本文将介绍STAP技术的原理、应用和发展趋势。

一、STAP技术的原理STAP技术是一种基于空时处理的信号处理技术，它利用雷达天线阵列接收的多个信号之间的空时相关性，对接收到的雷达信号进行处理。

STAP技术的基本思想是：通过对多个天线接收到的雷达信号进行空时滤波，抑制杂波和干扰，提高目标信号的信噪比。

在STAP技术中，可以采用多种算法对雷达信号进行处理，如最小均方误差（LMS）算法、最小方差无偏估计（MVU）算法、最大信噪比（MSNR）算法等。

STAP技术的实现需要解决两个关键问题：一是如何估计雷达回波中的杂波和干扰信号；二是如何设计合适的空时滤波器。

对于第一个问题，可以通过利用雷达系统的空时相关性来估计杂波和干扰信号。

对于第二个问题，可以采用多种方法设计空时滤波器，如最小均方误差（LMS）算法、最小方差无偏估计（MVU）算法、最大信噪比（MSNR）算法等。

STAP技术的优点在于它可以有效地抑制雷达回波中的杂波和干扰信号，提高雷达系统的探测性能和目标识别能力。

同时，STAP技术还可以提高雷达系统的抗干扰能力，增强雷达系统的可靠性和稳定性。

因此，STAP技术在雷达应用领域得到了广泛的应用。

二、STAP技术的应用STAP技术的应用范围非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 雷达目标探测和识别STAP技术可以有效地抑制雷达回波中的杂波和干扰信号，提高雷达系统的探测性能和目标识别能力。

在雷达目标探测和识别中，STAP技术可以帮助雷达系统更准确地识别目标并进行跟踪。

2. 雷达导航和制导STAP技术可以提高雷达系统的抗干扰能力，增强雷达系统的可靠性和稳定性。

对空雷达杂波抑制技术的研究

对空雷达杂波抑制技术的研究【摘要】杂波抑制在雷达信号处理中起到了非常重要的作用，它的性能好坏能够直接影响到信号处理机的整体性能。

由于对固定地物杂波有较理想抑制效果的对消器会带来盲速，本文引入盲速消除方法是采用多个重复频率参差工作，但是参差频率滤波器引起改善因子降低。

从而利用特征矢量法详细地推倒了要使改善因子最大，则MTI滤波器的权矢量应取输入杂波的自相关函数的最小特征值所对应的特征向量，基于这种改善因子最大准则得出最佳权MTI滤波器。

通过仿真，表明此最佳权MTI滤波器有较好的杂波抑制效果。

【关键词】杂波抑制；动目标显示；盲速；参差滤波器；改善因子1.引言雷达的基本任务是用无线电的方法探测目标的距离、方位角、俯仰角及速度等信息。

这些信息是利用目标对电磁波的反射现象获取的[1]。

对空雷达探测的目标通常是运动的物体，例如空中的飞机、导弹等，雷达接收到这些目标回波信息的时候，还会接收到各种背景（例如地物、云雨及海浪等）的干扰回波信号。

这些背景回波会给我们探测真正的目标带来困难，称之为杂波或无源干扰。

雷达接收到的不仅仅是目标回波，往往包含某些杂波干扰。

杂波干扰和目标回波在雷达显示器上同时显示很难观察到目标，特别是有强杂波时，能够使接收机过载，更难发现目标。

即使终端通过自动检测和数据处理系统，由于存在大量的杂波，系统也很难以处理。

文献[2]-[6]中都是对固定权的对消器做了一些研究，本文是在此基础上研究了最佳权参差频率滤波器，具有比对消器更好的抑制效果。

2.K次对消器K脉冲MTI对消器与滤波器加权系数为二项式的横向FIR滤波器等效。

通过级联一次MTI对消器来得到高阶滤波器的方法推导出K次MTI对消器，因此，K次MTI对消器的传递函数[7]为：（1）图1 K对消器构造模型图1为K次对消器构造模型，则K次对消器的输出为：（2）式中，K为对消器的次数，对消器的系数为二项式系数，用下式计算：（3）式中图2是四脉冲对消器的速度响应特性，其中雷达脉冲重复频率为330Hz，雷达工作波长为0.2m，则求得第一盲速为vr1=36.3m/s。

基于梯度自适应格型滤波的外辐射源雷达多径杂波抑制算法

ＦＡＮＧＬｉａｎｇ，ＷＡＮＸｉａｎ－ｒｏｎｇ，ＹＩＪｉａｎ～ｘｉｎ，ＲＡＯＹｕｎ — ｈｕａ，ＫＥｔｌｅｎｇ — ｙｕ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７２，Ｃｈｉｎａ）
ｔｅｒｉｓｒｅｊｅｃｔｅｄ．ＡｍｏｄｉｆｉｅｄＧＡＬｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＧＡＬｆｉｌｔｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ａｎ
波是一种有效的杂波抑制算法，但该算法需要根据经验合理设置步长参数，收敛速率慢，在抑制杂波的同时会造
成处理距离元内的目标回波被部分相消。基于传统的ＧＡＬ滤波提出了一种改进的ＧＡＬ算法及其前后向预测误差的归一化形式，该算法通过最小化前向和后向预测误差的均方值估计反射系数，并通过最小化多重回归滤波的
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｈｉｌｅｔｈｅｐａｓｓｉｖｅｒａｄａｒｆａｃｅｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｐｒｏｂｌｅｍｉｎｍｕｌｔｉｐａｔｈｃｌｕｔｔｅｒ，ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｇｒａｄｉｅｎｔ

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

．
ｃｕｔｒ．ｈｐｉｌｌｔｒｓｐｒｓｉｎｆｔｒｅｄｔｒｎｄｂｏａｎｅｏｔｕｏｅ，ｉｈｌｔｓＴｅｏｔｅｍａｃｕｔｕｐｅｓｌｓａｅｅｍｉｅｙｃｍｐｒｇｔｕｐｔｗｒｗｈｃｅｏｉｅｒｉｈｐ
第３卷第２１期２１０１年６月
雷达与对抗
ＲＡＤＡＲ＆ＥＣＭ
Ｖ１３Ｎ．０．ｌｏ２
Ｊｎ２Байду номын сангаас１ｕ．Ｏｌ
雷达杂波自适应抑制技术
孙国政卞雷祥２，、
（．１０１９４４部队，河北秦皇岛０６０；．６００２南京电子技术研究所，南京２０３）１０９
１引言
雷达接收信号中不但包含来自运动目标的回波信号，还有从地面、面及空中的云雨、海干扰箔条等背景物体散射产生的杂波信号。由于杂波信号往往比运动目标信号强得多，杂波的存在会严重影响雷达对目标
中图分类号：Ｎ５．Ｔ９８６文献标识码：Ａ文章编号：０９— ４１２ｌ）２— ０ｌＯ１０００（０１００１ — ３
Ｔｅｔｃｎｌｇｆｒｄｒａａｔｅｃｕｔｒｓｐｒｓｉｎｈｅｈｏｏｙｏａａｄｐｉｌｔｕｐｅｓｏｖｅ
ｇｅｔｙｉｒｖｈｅｆｒａｃｓｏｈｙｔｍｔｅｓｅｕｉｍｅｔｒａｌｍｐｏｅｔｅｐｒｏｍｎｅｆｔｅｓｓｅｗｉｌｓｑｐｎ．ｈＫｅｗｏｄｓａａ；ＭＴＩｙｒ：ｒｄｒ；ｍｏｉｇｃｕｔｒｄｐｉｅｃｕｔｒｓｐｒｓｉｎｖｎｌｔ；ａａｔｖｌｔｅｕｐｅｓｏｅ
的检测能力，以在雷达目标检测中需要采用有效的所杂波抑制方法，以提高在杂波区中检测运动目标的能力。
不平坦。要获得相对平坦的通带以及与杂波功率谱主峰值位置和宽度相适应的滤波器凹口，要设计专门需
摘
要：杂波特性入手，从讨论了对运动杂波进行自适应抑制的必要性。理论分析了杂渡自适
应抑制技术，并进行了仿真验证。针对工程实际中多普勒频率估计不够精确的情况，出在杂提
波多普勒频率粗估计的基础上采用多个自适应滤波器，根据输出功率比较确定最佳杂渡抑制滤波器，大大提高了系统性能，并且不需要很大的设备量。关键词：雷达；目标显示，动运动杂渡，自适应杂渡抑制
Ａｂｔａｔｈｅｅｓｔｆｔｅａａｔｅｓｐｒｓｉｎｆｒｔｅｍｏｉｇｃｕｔｒａｅｎｔｅｃｕｔｒｓｒｃ：Ｔｅｎｃｓｉｏｈｄｐｉｕｐｅｓｏｈｖｎｌｔｓｂｓｄｏｈｌｔｙｖｏｅｅ
的Ｍ１滤波器。ｒＩ
随着自适应信号理论的发展，以采用自适应技可
术来设计最佳滤波器，即根据不同的杂波，自适应估计杂波中心频率，得滤波器凹口对准杂波中心频率，使使杂波输出功率最小，而达到抑制动、杂波的目从静
ｃａａｔｒｓｉｓｓｉｃｓｅｈｒｃｅｔｃｉｄｓｕｓｄ．Ｔｈｔｃｎｌｇｏｔｅａａｉｅｌｔｅｓｐｅｓｏｉａａｙｅｉｅｅｈｏｏｙｆｈｄｐｔｃｕｔｒｕｐｒｓｉｎｓｎｌｚｄｖｔｅｒｔａｌｈｏｅｉｌｃｙ，ａｄｔｅｓｍｕａｉｎａｄｖｒｆａｉｎａｅｍａｅ．Ｉｉｗｆｔｅｆｃｈｔｉｓｄｆｃｌｏｎｈｉｌｔｎｅｉｔｄｏｉｃｏｒｎｖｅｏｈａｔｔａｔｉｉｉｕｔｔ
ｍｕｔｌｄｐｉｅｆｔｒｒｄｐｔｄｂｅｏｈｏｒｅｅａｕｔｏｆｔｅＤｏｐｅｒｑｅｃｆｔｅｌｉｅａａｔｖｌｅａｅａｏｅａｄｎｔｅｃａｖｌａｉｎｏｈｐｌｒｆｅｕｎｙｏｐｉｓｓｓｈ
ｏｔｉｅａｅｕｔｌｃｕａｅｅａｕｔｎｏｈｏｐｅｒｑｅｃｎｅｇｎｅｎｐｌａｉｎ，ｈｂａｎｔｄｑａｅｙａｃｒｔｖｌａｉｆｔｅＤｐｌｒｆｕｎｙｉｎｉｅｒｇａｐｉｔｓｔｅｈｏｅｉｃｏ
ＳＵＮｏｚｅｇＢＩＧｕ－ｈｎ，ＡＮｅ— ｉｎＬｉｘａｇ
（．ｎｔ１０ｈｈｎｓＬａｙＱｎｕｎｄｏ０６０Ｃｉ；１Ｕｉ９４ｏｅＣｉｅ尸ＡＮｖ，ｉｈａｇａ６００，ｈｎ４ｆｔｅａ２ＮｎｎｓｔｔｏｌｔｎｃＴｃｎｌｙＮｎｎ１０９．ａｊｇＩｔｕｅｆＥｃｏｉｅｈｏｏ，ａｊｇ２０３）ｉｎｉｅｒｓｇｉ