本文關鍵詞：天波雷達自適應海雜波抑制算法研究

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【摘要】：天波超視距雷達(Over-the-Horizon Radar,OTHR)的工作載頻處在高頻段,大氣中的電離層會反射該頻段電磁波,OTHR的波束因此變?yōu)橄乱暦绞讲崿F(xiàn)視距外探測,也因此具有作用距離遠,探測范圍廣等優(yōu)點。特別對于遠距離目標、低空目標、隱身目標等具備天然的探測優(yōu)勢,對于遠程預警具有重要的軍事應用價值。獨特的探測方式為OTHR帶來諸多優(yōu)勢的同時也使得OTHR面臨許多難題,其中之一就是海雜波抑制問題。高頻電磁波與海浪諧振產(chǎn)生的一階海雜波以及因電離層的不穩(wěn)定和海面洋流擾動等產(chǎn)生的高階海雜波會掩蓋多普勒頻率較低的目標,造成慢速目標檢測困難。本文利用OTH雷達實測數(shù)據(jù)對海雜波抑制的自適應算法展開研究,主要工作包括:1、系統(tǒng)研究了已有的海雜波抑制方法。首先研究了基于ESN的海雜波抑制算法,該自適應算法屬于神經(jīng)網(wǎng)絡法的一種,神經(jīng)網(wǎng)絡類算法是將海雜波建模為混沌信號的典型代表,然后通過處理實測數(shù)據(jù)驗證并分析算法性能。針對工程實際,提出一種基于最優(yōu)濾波器的自適應海雜波抑制算法,該算法首先對慢時間域數(shù)據(jù)做FFT形成多個頻率單元,再通過構(gòu)造最優(yōu)濾波器保持待檢測頻率單元信號不衰減,同時盡量抑制其余頻率單元信號。實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明,相較于ESN,該算法能夠檢測SCNR更低的慢速目標。2、針對最優(yōu)濾波器存在的高階矩陣求逆,為減少算法運算量和增強算法穩(wěn)定性,提出一種基于RLS的自適應海雜波抑制迭代算法,實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明該算法能夠有效抑制海雜波。此外,通過理論推導,可將最優(yōu)濾波器建模成由一個狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和一個量測方程描述的動態(tài)系統(tǒng),成功得到基于EKF的自適應海雜波抑制迭代算法。通過處理實測數(shù)據(jù)驗證了算法的有效性并且分析算法對低SCNR慢速目標的檢測性能。3、針對參考距離單元較少或沒有的情況,本文提出一種基于APES的自適應海雜波抑制算法并利用實測海雜波數(shù)據(jù)驗證了算法有效性。此外,本文還將APES方法與前面所提方法結(jié)合,進一步提高這些方法的檢測性能。
【關鍵詞】：天波超視距雷達 海雜波抑制 自適應處理 慢速目標檢測
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• abstract6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 課題研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 天波雷達發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 海雜波抑制算法研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文主要工作以及內(nèi)容編排14-15
• 第二章 OTHR基本信號處理和海雜波特性15-28
• 2.1 天波OTHR信號處理基礎15-22
• 2.1.1 基于匹配濾波器的信號處理15-19
• 2.1.2 基于去斜方法的信號處理19-22
• 2.2 海洋回波的高頻散射特性22-27
• 2.2.1 一階散射23-25
• 2.2.2 二階散射25-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于最優(yōu)濾波器的自適應海雜波抑制算法研究28-46
• 3.1 海雜波抑制的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡法28-34
• 3.1.1 ESN的基本結(jié)構(gòu)28-30
• 3.1.2 利用ESN抑制海雜波的方法30-32
• 3.1.3 仿真實驗32-34
• 3.2 基于最優(yōu)濾波器的海雜波抑制算法34-45
• 3.2.1 天波OTHR回波模型34-35
• 3.2.2 算法描述35-38
• 3.2.3 仿真實驗38-45
• 3.3 本章小結(jié)45-46
• 第四章 基于最優(yōu)濾波器的海雜波抑制算法的迭代求解46-63
• 4.1 基于RLS的迭代算法46-53
• 4.1.1 最優(yōu)濾波器權(quán)向量的RLS解法47-49
• 4.1.2 仿真實驗49-53
• 4.2 基于EKF的迭代算法53-62
• 4.2.1 基于EKF的迭代算法描述53-59
• 4.2.2 仿真實驗59-62
• 4.3 本章小結(jié)62-63
• 第五章 幅度相位估計法在海雜波抑制中的應用探索63-73
• 5.1 基于APES的海雜波抑制方法探索63-69
• 5.1.1 數(shù)據(jù)模型63-64
• 5.1.2 算法描述及分析64-67
• 5.1.3 仿真實驗67-69
• 5.2 APES與前述方法的結(jié)合處理探索69-72
• 5.2.1 處理流程69-70
• 5.2.2 仿真實驗70-72
• 5.3 本章小結(jié)72-73
• 第六章 結(jié)束語73-75
• 6.1 全文總結(jié)73-74
• 6.2 后續(xù)工作展望74-75
• 致謝75-76
• 參考文獻76-79
• 攻碩期間取得的研究成果79-80

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本文編號：1130180