基于自适应滤波的生物雷达干扰抑制方法

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基于FRESH滤波器的DSSS系统窄带干扰抑制技术

收稿日期 : 2008 11 24 . 作者简介 : 魏安全 ( 1968 ) , 男 , 博士生 ; 沈连丰 ( 联系人 ) , 男 , 教授 , 博士生导师 , lf shen@ seu . edu . cn.
基金项目 : 国家重点基础研究发展计划 ( 973 计划 ) 资助项目 ( 2007CB 310606 ) 、国家高技术研究发展计划 ( 863 计划 ) 资助项目 ( 2008A A 01Z 205) 、国家自然科学基金资助项目 ( 60872004 ) 、东南大学移动通信国家重点实验室自主研究课题资助项目 ( 2008A 08) 、东南大学移动通信国家重点实验室自由探索资助项目 ( 2008B 05b) . 引文格式 : 魏安全, 沈连丰, 宋铁成. 基于 FR ESH 滤波器的 D SSS 系统窄带干扰抑制技术 [ J]. 东南大学学报 : 自然科学版, 2009 , 39( 3 ): 419 425 . [ do : i 10 . 3969 / .j issn. 1001- 0505 . 2009 . 03 . 001]
这些基于信号循环平稳性的干扰抑制方法都能比传统的时域干扰抑制方法获得更好的性能但它们都只利用期望信号本身的循环平稳特性而在强干扰环境下接收信号主要表现为强干扰的循环平稳性期望信号的循环平稳性减弱甚至表现不出来直接利用期望信号的循环平稳性使算法的性能变差甚至完全失效
第 39 卷第 3 期 2009年 5月
420
东南大学学报 ( 自然科学版 )
第 39卷
直接序列扩频 ( d irect sequence spread spec tru m, D SSS) 通信系统本身具有一定的抗干扰能力 , 但是其抗干扰能力有限 , 当干扰强度过大时 , 很容易超出其干扰容限而无法正常工作 . 采用干扰抑制滤波技术 , 即在接收机中设置一个滤波器对干扰进行抑制, 可以进一步提高系统的抗干扰性能. 时域估计 /相减是传统的抑制窄带干扰方法 , 其中时域线性预测 /相减技术利用窄带干扰和宽带 D SSS 信号的时域相关性的差别对窄带干扰进行估计 , 再从接收信号中将估计的干扰减去以进行干扰抑制. 然而, 该方法相当于一个频域陷波器 , 在对干扰陷波的同时, 也将干扰频率处的信号分量陷去 , 不可避免地对有用信号产生损伤, 干扰频带越宽 , 对信号的损伤越严重 , 性能也越差, 只能对相对带宽很窄的干扰进行抑制. 几乎所有通信信号和大多数干扰都具有循环平稳性 , 这种特性可以用来提高通信系统抑制干扰的性能 . 将 D SSS 信号建模成循环平稳信号, 充分利用 D SSS 信号的循环平稳性提高干扰抑制性能, 在近年来出现的众多干扰抑制技术中受到了人们的重视和研究. 文献 [ 1 4] 研究了基于 D SSS 信号循环平稳特性的多址干扰抑制技术. 文献 [ 5 6] 研究了基于 D SSS 信号循环平稳性对衰落信道的盲均衡和分集合并技术 . 文献 [ 7] 提出了基于信号二阶循环平稳特性的最优维纳滤波理论 , 给出了频移滤波器 ( frequency shif , t FRE SH ) 一般结构 . 文献 [ 8] 提出了基于 FRESH 滤波器的 D SSS 系统的窄带干扰抑制技术 . 文献 [ 9 ] 研究了利用 FRESH 滤波器分离频谱重叠信号的算法 . 文献 [ 10] 研究了利用 FRESH 滤波器抑制无线个域网 ( w ire less per sona l area netw o rk , W PAN ) 中频谱重叠干扰的技术和性能. 文献 [ 11] 提出了一种降低运算量的盲

基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术研究

基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术研究在无线通信领域，窄频带干扰一直是影响系统性能的重要因素之一。

干扰信号的存在会导致通信质量下降甚至通信中断，因此如何有效地抑制窄频带干扰成为了工程技术领域中的一个热点问题。

通过研究发现，基于自适应滤波的技术在这方面具有很高的应用前景。

自适应滤波是一种根据信号自身特性和环境条件动态调整滤波器参数的方法，可以有效地减小干扰信号对原信号的影响，从而提高系统的抗干扰能力。

在实际应用中，基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术需要考虑到多种因素，如滤波器结构的设计、参数的选择以及算法的优化等。

首先，滤波器的结构设计至关重要。

针对窄频带干扰信号的特点，需要设计出具有较窄通带宽度的滤波器，以确保能够有效地抑制干扰信号，而不会对原信号产生影响。

其次，对于滤波器参数的选择也需要慎重考虑。

不同的参数设置会直接影响到滤波器的性能，因此需要通过实验和仿真来确定最优的参数配置方案。

最后，算法的优化对于提高窄频带干扰抑制技术的效果也是至关重要的。

目前常用的自适应滤波算法有LMS算法和RLS算法等，它们在不同场景下具有各自的优势，需要根据具体情况选择合适的算法进行优化。

在研究过程中，我们发现了一些窄频带干扰抑制技术的关键问题。

首先，在实际通信系统中，干扰信号的特性通常是不确定的，这给干扰抑制带来了较大挑战。

因此，如何有效地对干扰信号进行建模成为了窄频带干扰抑制技术研究的一个重点。

其次，窄频带干扰信号的频率通常比较接近原信号，因此需要设计出能够准确区分原信号和干扰信号的滤波器结构。

此外，不同环境条件下的信道衰减和噪声干扰也会对窄频带干扰抑制技术的效果产生影响，需要在算法设计中加以考虑。

为了验证基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术的有效性，我们进行了一系列的仿真实验。

实验结果表明，通过合理设计滤波器结构和优化算法参数，基于自适应滤波的技术能够有效地减小窄频带干扰对原信号的影响，提高系统的抗干扰能力。

此外，我们还将该技术应用于实际的通信系统中进行了验证，结果也表明了其在实际应用中的可行性和有效性。

基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术研究

基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术研究自适应滤波是一种常用于信号处理领域的技术，可以有效地抑制干扰信号，提高系统的性能。

窄频带干扰是指在一个特定的频率范围内存在的干扰信号，对于接收到的信号造成干扰和失真。

在无线通信、雷达、生物医学等领域中，窄频带干扰的抑制是一个重要的问题。

本文将介绍基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术的研究。

首先，我们需要了解自适应滤波的原理。

自适应滤波是一种可以根据输入信号自动调整滤波器参数的滤波技术。

其基本思想是通过最小化输出信号与期望信号的误差来调整滤波器参数。

自适应滤波器可以在不需要事先了解干扰信号的情况下，适应信号的特性并抑制干扰信号。

在窄频带干扰抑制中，我们可以利用自适应滤波器来提取干扰信号的特征，并将其从接收到的信号中去除。

常用的自适应滤波算法有最小均方误差（LMS）算法、最小均方差（LMMSE）算法等。

这些算法通过不断调整滤波器的权值，使输出信号的均方误差最小化。

接下来，我们将介绍自适应滤波器的设计流程。

首先，需要确定系统的输入与输出信号。

在窄频带干扰抑制中，输入信号是被干扰的信号加上其他非干扰信号，输出信号是经过自适应滤波器处理后的信号。

在设计自适应滤波器时，需要定义一个适用于系统的性能指标，如均方误差。

然后，选择适当的自适应滤波算法，并确定初始滤波器的权值。

接下来，通过迭代的方式不断调整滤波器的权值，直到达到指定的性能要求。

在窄频带干扰抑制中，存在一些问题需要解决。

首先是干扰信号的特征提取问题。

干扰信号的频率、幅度等特征可能会发生变化，需要通过合适的方法提取这些特征并进行适当的处理。

其次是滤波器的收敛速度问题。

自适应滤波器的收敛速度直接影响到系统的实时性能，需要通过调整算法参数等方式来提高收敛速度。

最后是滤波器的稳定性问题。

自适应滤波器可能会因为输入信号的变化而导致不稳定，需要通过合适的控制策略来保证系统的稳定性。

为了验证基于自适应滤波的窄频带干扰抑制技术的效果，我们可以进行仿真实验。

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。

FMCW车载雷达自适应干扰抑制方法

Vol. 37 No. 2Feb.2021第37卷第2期2021年2月信号处理Journal of Signal Processing文章编号：1003-0530(2021)02-0258-10FMCW 车载雷达自适应干扰抑制方法李阳1；2王楚媛1陈桥3李枫1；2胡程1；2(1.北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所，北京100081； 2.北京理工大学重庆创新中心，重庆401120；3.北京理工睿行电子科技有限公司，北京100081)摘要：车载雷达间相互干扰可能会导致传感器灵敏度降低，某些情况下会产生虚警。

针对这个问题，本文提出了一种基于粒子群优化和自适应对消的干扰抑制方法。

该方法将发射端波形优化及接收端自适应滤波相结合, 进一步提高雷达的干扰抑制能力。

首先采用粒子群算法进行波形参数优化，在参数约束范围内最小化波形相关性，缓解虚警问题，然后基于正交接收机内干扰的正负频谱共轭相关而目标信息仅存在于频谱正半部分的特点，通过最小均方迭代得到最优滤波器，实现自适应干扰对消。

仿真结果表明，该方法对多干扰有良好的抑制效果。

关键词：调频连续波雷达；相互干扰；干扰抑制；自适应信号处理中图分类号：TN973.3 文献标识码：A DOI ： 10.16798/j. issn. 1003-0530. 2021.02. 011引用格式：李阳，王楚媛，陈桥，等.FMCW 车载雷达自适应干扰抑制方法[J ].信号处理，2021，37(2)： 258267. DOI ： 10. 16798/j. issn. 1003-0530.2021.02. 011.Reference format : LI Yang ，WANG Chuyuan ，CHEN Qiao ，et cl. Mutuxi InWierencc Suppression Method for FMCW Au tomotive Radar [ J ]. Journol or Signal Processing ，2021，37(2) : 258-267. DOI ： 10. 16798/j. ion. 1003-0530. 2021.02. 011.Mutual Interference Suppression Method foe FMCW Automotive RadarLI Yang 1，2 WANG Chuyuxn 1 CHEN QOv 3 LI Feng 1，2 HU Cheng 1，2(1. Radar Research Laboratoo ，School of Information and Electronics ，Beijing Institute of Technology ，Beijing 100081，China ；2. Beijing Institute or Technology Chongqing Innovation Center ，Chongqing 401120，China ；3. Beijing Rxbit Electronic Technology Co.，Lth ，Beijing 100081，China)Abstract : Mutual inWierencc between automotive radars may reduce the sensitivity of the sensor ，and false alarms may oc cur sometimes. To solve this problem ，this paper proposed an inWierencc suppression method based on particle swarm op-WoizaWon and adaptive cancellation. This method combines waveform optimization at the transmitter and adaptive filtering atthe receiver to further improve the radar * s inWierencc suppression capabilities. First ，the particle swarm alaorithm is usedto optimize the waveform parameters to minimize the waveform similarity within the parameter constraints and aLeviate the false alarm problem. Then ，based on the characteristics that the interference is conjugate correlated in the positive and neg ative spectrum and the taoet is only in the positive half of the spectrum ，obtain the opWoxi filter though least mean squareiteration to achieve adaptive inWierencc cancellation. The simulation verifies that this method has a good suppression Vfectfor many kinds of inteOerences.Key words : frequency modulated continuous wave radar ； mutual inWierencc ； inWierencc suppression ； adaptivesignal processing引言不容忽视。

雷达抗干扰技术研究

雷达抗干扰技术研究本文基于雷达抗干扰技术的研究现状，阐述了雷达抗干扰技术的分类、抗干扰算法、抗干扰技术在雷达中的应用等方面的内容。

从不同的角度，对雷达抗干扰技术进行分类，可以分为以下几种：1.基于硬件的抗干扰技术：包括天线设计、滤波器设计、前置放大器设计、信道选择和调制方式设计等。

2.基于信号处理算法的抗干扰技术：主要包括自适应滤波、多普勒抑制、时域滤波、频域滤波、匹配滤波、脉冲压缩等。

3.基于机器学习的抗干扰技术：主要用于实现自适应雷达的设计，采集雷达数据，并通过训练分类器，对检测结果进行优化。

二、抗干扰算法1.自适应滤波算法：自适应滤波算法利用信号处理的方式对输入信号进行滤波处理，提高雷达抗干扰的能力，将较差的信号转换成更好的信号。

自适应滤波算法中最常见的为LMS（Least Mean Square）算法，它的核心是调整滤波器的参数以实现最小均方误差的目标，并且可以根据实际情况进行在线调试。

2.多普勒抑制算法：多普勒抑制算法是指在雷达探测目标时，将目标信号和杂波信号进行分离。

其中，多普勒滤波器的作用是对接收信号进行时域滤波，实现杂波抑制；旁瓣抑制器的作用是对接收信号进行频域滤波，实现目标信号的提取，并且可以通过调整参数实现不同范围内的目标检测。

3.脉冲压缩算法：脉冲压缩算法是在短脉冲雷达的工作中较为常用的一种抗干扰算法，通过设计特定的滤波器来实现雷达信号的压缩。

脉冲压缩技术常常用于目标的探测识别和跟踪等方面。

脉冲压缩之后，不但可以提高雷达的抗干扰能力，而且还能够提高雷达的分辨率。

1.天线设计：通过优化天线的设计，可以减少雷达接收到杂波的能力，从而提高雷达的目标探测能力。

2.滤波器设计：有效地降低了杂波信号的折射和反射，提高雷达探测距离。

3.自适应滤波：利用信号处理技术对雷达接收到的数据进行滤波，从而优化雷达的抗干扰能力。

4.多普勒抑制：通过利用多普勒抑制技术，将不同的多普勒杂波分离出来，提高了雷达的探测精度。

一种改进的盲自适应窄带干扰抑制方法

ｊｌ＝ｊｌ＝
（９）１
将式（２１）代入式（）１，有：８
２ｒ）∑口一（一）∑ａ１（（－）Ｆｍ］）（一卅。ｍ一ｊ［Ｆｊ－（一）＝ｒｐｍ）
而由式（２１）可知ｓｎＦｍ）＝＿Ｆ）一），则式（０ｇ（（）【（）］（２）可变为：
第１卷第４期５２１年８月００
文章编号：１０－２９（０００ —０６００７０４２１）４０８－５
电路与系统学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＩＵＩＲＣＴＳＡＮＤＹＳＭＳＳＴＥ
Ｖｏ．５Ｎｏ４１１．
（一（）ｐＨ一）（［一］
：
（８１）
１
对式（８１）进行等价变形可得：
ＭＭ
（）ｒ）∑ａｋ（一） ∑ａｋＰ－）ｐＦ一）ｒ一）＝（一ｊ１ｍ～ｊＩ（＋（（）（ ‘ ，ｒ－，［ｍ－ｍ一ｍ，】
Ａｕｇｔ２０ｕｓ，０１
一
种改进的盲自适应窄带干扰抑制方法
吴银胜２，罗永健２，孙俊２
（．５０１７９６部队，广东广州５０４：西安通信学院，陕西西安７００）１５０１１６
摘要ｔ为有效抑制直接序列扩频通信中的窄带干扰，论文提出了一种改进的盲自适应窄带干扰抑制方法。该方法
（）（一声，＝ｒｍ）ａ（），＝ｒｍ）（）（一Ｔｍ ” （０１）

雷达杂波自适应抑制技术

．
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

稳健的雷达自适应抗干扰方法研究

稳健的雷达自适应抗干扰方法研究稳健的雷达自适应抗干扰方法研究摘要：随着雷达技术的不断进步，抗干扰技术在雷达应用中的重要性也日益凸显。

本文针对雷达系统在复杂环境下容易受到各种外界干扰的问题，研究了一种稳健的雷达自适应抗干扰方法。

通过引入自适应滤波和自适应脉冲压缩两种技术，对雷达系统进行干扰抑制，提高雷达信号的可靠性和准确性。

实验结果表明，该方法能够有效地提高雷达系统的抗干扰能力，具有较好的应用前景。

1. 引言雷达作为一种重要的无线通信和探测设备，广泛应用于军事、航空、航天等领域。

然而，在实际应用中，雷达往往面临着各种外界干扰的困扰，如强信号的干扰、多径效应、杂波等，严重影响了雷达系统的性能。

因此，研究稳健的雷达自适应抗干扰方法，具有重要的理论意义和实际应用价值。

2. 雷达自适应滤波技术自适应滤波是一种基于信号统计特性进行参数自适应调整的信号处理技术。

在雷达抗干扰中，通过自适应滤波可以对干扰信号进行有效抑制。

自适应滤波的核心是自适应滤波器的设计与实现，其中最常用的自适应算法是LMS（Least Mean Square）算法。

该算法通过不断调整滤波器系数，使得滤波器的输出与期望输出之间的误差最小化，从而达到抑制干扰信号的目的。

实验结果表明，自适应滤波在抗干扰中表现出良好的性能和鲁棒性，可以有效提高雷达系统的抗干扰能力。

3. 雷达自适应脉冲压缩技术雷达自适应脉冲压缩技术是一种基于脉冲压缩理论的信号处理技术。

传统的脉冲压缩技术在面对干扰时往往表现不佳，因为干扰信号通常会使得脉冲压缩后的信号噪声增加。

为了解决这个问题，研究人员提出了自适应脉冲压缩技术。

该技术利用自适应算法对脉冲压缩滤波器的系数进行调整，使得压缩后的信号噪声最小化，从而提高雷达系统对干扰的抑制能力。

实验结果表明，自适应脉冲压缩技术在复杂环境下具有较好的性能和鲁棒性，能够有效提高雷达系统的抗干扰能力。

4. 实验结果与讨论本实验设计了一套仿真实验环境，对比了传统雷达系统和引入自适应滤波、自适应脉冲压缩两种技术后的雷达系统在抗干扰方面的性能差异。

基于LMS自适应滤波器抑制射频干扰方法的理论研究

湖北大学计算机与信息工程学院课程：现代数字信号处理题目：基于LMS自适应滤波器抑制射频干扰方法的理论研究专业：电子与通信工程学号： 2014111119001073姓名：沈晶晶1、引言射频干扰是高频雷达所面临的主要干扰之一。

由于雷达工作的高频(短波)段已分布着大量的短波通讯电台和广播及工业干扰，这些有源信号对雷达形成了强大的射频干扰。

严重的射频干扰一般出现在傍晚17时至21时，此时由于电离层D层消失，不能有效地屏蔽掉短波电台尤其是繁忙的作业渔船的通讯信号。

雷达要选择一个十分“寂静”的即不包含干扰的频段来工作是非常困难的，若进入接收机的射频干扰功率十分强则可能造成堵塞，使雷达系统无法工作。

通常对付射频干扰的方法是进行实时选频，即利用雷达工作电磁环境监测系统实时地为雷达选择相对寂静的频段进行工作，以避开强干扰。

一般来说，完全避开射频干扰是不可能的。

经验和理论分析表明，射频干扰中的载波成分构成对雷达的主要干扰，它呈现为距离一多普勒上沿距离轴分布的纵向条带，而射频干扰中的随机信息成分则主要对谱噪声基底有贡献，而通常这对目标检测的影响较小。

射频干扰的基本方式按其产生方法可分为有源干扰和无源干扰。

有源干扰也称积极干扰或主动干扰，即主动发射或转发电磁能量，扰乱或欺骗敌方电子设备，使其不能正常工作或被欺骗造成错觉。

无源干扰也叫消极干扰，即干扰器材本身不发射无线电波，而是靠反射和吸收敌方电子设备发射的电磁波来干扰其工作。

无源干扰主要作用于雷达、雷达制导、激光测距装置等以接收反射电波来工作的各类电子设备。

2、线性预测模型对射频干扰的一种建模方法就是线性预测模型法。

射频干扰不再被严格限定为多个谐波的组合，而是可以为谐波、窄带随机信号或二者的组合，但满足下列线性预测模型：SS jj (nn )=−�aa ii ss jj (nn −ii )kk ii =1其中n=0，……，N-1是采样点序号，K 是线性预测模型阶数,aa ii (i=1，……，K)是预测系数，V(n)是预测白噪声，且与干扰正交，即有E �SS jj (n )vv (n )�=0。

基于自适应迭代前后向平滑共轭梯度的雷达杂波抑制方法[发明专利]

专利名称：基于自适应迭代前后向平滑共轭梯度的雷达杂波抑制方法
专利类型：发明专利
发明人：王彤,张莹莹,高海龙,吴建新
申请号：CN201610256534.X
申请日：20160422
公开号：CN105699950A
公开日：
20160622
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于自适应迭代前后向平滑共轭梯度的雷达杂波抑制方法，其思路为：获取机载预警雷达的三维回波信号X，并分别计算机载预警雷达三维回波信号的协方差矩阵和X的波束指向导向矢量S，根据计算机载预警雷达的前后向平滑杂波协方差矩阵对进行特征值分解，得到的NM 个特征值进而得到机载预警雷达三维回波信号的协方差矩阵特征值分解后r个特征值，分别设定共轭梯度法的初始搜索矢量初始梯度矢量初始权矢量初始步长为k为迭代次数，并将k的范围设置为
k∈{1,2,3...,r+1}，令k加1，依次计算得到第k次迭代后的步长第k次迭代后的权矢量第k次迭代后的梯度矢量和第k次迭代后的搜索矢量进而计算得到最优权矢量，并计算杂波抑制处理后的机载预警雷达回波信号。

申请人：西安电子科技大学
地址：710071 陕西省西安市太白南路2号
国籍：CN
代理机构：西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：惠文轩
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自适应滤波器在雷达信号处理中的应用研究

自适应滤波器在雷达信号处理中的应用研究雷达技术在现代军事与民用领域中起着举足轻重的作用，而雷达信号处理则是雷达技术的核心。

随着科技的不断进步，自适应滤波器逐渐成为雷达信号处理的重要工具之一。

本文将围绕自适应滤波器在雷达信号处理中的应用展开研究，旨在为相关领域的从业人员提供参考。

第一部分：自适应滤波器基础知识自适应滤波器是一种能够自动调整其滤波模型或系数的滤波器，根据输入信号的特点进行实时的调整，以达到滤波的目的。

其主要特点是可以自动适应信号的变化，从而提高滤波效果。

自适应滤波器包括时域自适应滤波器和频域自适应滤波器两种。

时域自适应滤波器是指根据输入信号的实时变化，对滤波器的系数进行不断更新的滤波器。

该滤波器的主要特点是可以针对不同的信号实时调整滤波器的系数，因此在信号处理方面具有很好的应用效果。

频域自适应滤波器则是基于频域的信号处理，通过对信号的频域特征进行分析，对滤波器的系数进行调整，以达到滤波的效果。

第二部分：自适应滤波器在雷达信号处理中的应用自适应滤波器在雷达信号处理中具有广泛的应用。

由于雷达信号通常存在着不同的噪声干扰，使用传统的固定滤波器难以完全滤除这些噪声干扰。

而自适应滤波器可以根据输入信号的特点自动调整滤波器的系数，自适应地消除噪声干扰，因此在雷达信号处理中得到了广泛的应用。

1. 信号识别在雷达信号处理中，信号识别是一项非常重要的任务。

传统的信号识别通常采用固定滤波器的方法，而这种方法由于难以完全消除噪声干扰而导致识别效果不佳。

使用自适应滤波器可在一定程度上消除噪声干扰，从而提高信号识别的效果。

2. 目标跟踪自适应滤波器还可用于雷达目标跟踪。

目标跟踪是指通过雷达对目标的测量数据，实现目标位置及其运动变化的估计。

传统的目标跟踪通常使用卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器进行数据融合，但这种方法受到噪声干扰的影响较大。

使用自适应滤波器将减少噪声干扰，提高目标跟踪的准确性和精度。

3. 故障检测自适应滤波器也可用于雷达故障检测。

生物医学信号处理中的自适应滤波算法研究

生物医学信号处理中的自适应滤波算法研究近年来，随着科技不断进步，生物医学研究领域的数据采集越来越便利和高效，各类生物医学信号的获取和分析得到了广泛应用。

生物医学信号处理技术成为了该领域研究的重要方面，其中自适应滤波算法是一种常用的信号处理方法，其可以根据待处理信号的特点动态调整滤波器的参数，有着良好的性能。

自适应滤波算法是一种动态调节滤波器的参数，以提高滤波效果的算法。

其基本思想是根据滤波器输入和输出的关系，通过迭代的方式不断调整滤波器的参数，以达到滤波效果的优化。

自适应滤波算法因其可以灵活地适应各种信号的特性而被广泛应用于生物医学信号处理中。

自适应滤波算法可以根据信号的特性进行动态滤波。

例如，当信号中存在多峰分布时，传统的固定滤波算法很难满足要求，而自适应滤波算法可以根据实时的信号特性调整滤波器的参数，滤波效果更佳。

同时，自适应滤波算法还可以对噪声进行抑制，提高信号质量。

针对不同的信号类型，自适应滤波算法有多种实现方式。

常用的自适应滤波算法包括最小均方差（LMS）滤波器、最小均方差（RLS）滤波器、自适应透射滤波器等。

LMS滤波器是一种最常用的自适应滤波算法，其基于误差信号与输入信号间的关系调整滤波器的参数，可以对线性信号进行较好的滤波。

RLS滤波器则利用协方差矩阵来调整滤波器的参数，对于非线性信号有较好的效果。

自适应透射滤波器是将信号分解为多个分量，在每个分量上独立地进行滤波，较好地适应了多峰信号的滤波需求。

除了常见的自适应滤波算法，还有一些改进的算法，如改进型自适应滤波算法、快速自适应滤波算法等，以进一步提高滤波效果和响应速度。

改进型自适应滤波算法采用不同的误差函数或算法模型，使得滤波器的性能更优。

快速自适应滤波算法则通过优化算法结构或迭代次数，提高了算法的运算速度。

除了上述算法，自适应滤波算法在生物医学信号处理中还有其他应用。

例如，它可以用于去除运动伪影、清晰化心电图、处理脑电波等。

在脑电波的应用中，多数使用自适应LMS算法去除噪音。

高精度雷达系统中的干扰自动抑制技术

高精度雷达系统中的干扰自动抑制技术高精度雷达系统在现代事和民用领域扮演着至关重要的角色，它们依赖于精确的信号处理技术来提供准确的目标检测和跟踪。

然而，这些系统常常受到各种干扰源的影响，如电子干扰、自然噪声、多径效应等，这些干扰会降低雷达的性能和可靠性。

因此，开发有效的干扰自动抑制技术对于保持雷达系统的有效性至关重要。

一、高精度雷达系统概述高精度雷达系统是一种利用无线电波探测目标位置和速度的电子设备。

这些系统广泛应用于航空、航海、气象监测、交通管理以及事侦察等领域。

它们能够提供目标的距离、速度、角度等信息，对于实时监控和决策至关重要。

1.1 高精度雷达系统的核心特性高精度雷达系统的核心特性包括高分辨率、高灵敏度和高稳定性。

高分辨率意味着雷达能够区分非常接近的目标；高灵敏度则表示雷达能够探测到非常微弱的反射信号；高稳定性则确保雷达系统在各种环境条件下都能提供可靠的性能。

1.2 高精度雷达系统的应用场景高精度雷达系统的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 航空导航：为飞机提供精确的飞行路径和避障信息。

- 海上监视：监测海上交通，防止碰撞，保护海洋资源。

- 气象预测：通过分析大气中的水滴和冰晶，预测天气变化。

- 交通监控：监测道路车辆流量，优化交通流量，减少拥堵。

二、干扰自动抑制技术的重要性在高精度雷达系统中，干扰自动抑制技术是确保系统性能不受外部干扰影响的关键。

这些干扰可能来自多种来源，包括人为的电子干扰、自然环境中的噪声、以及雷达系统自身的多径效应等。

2.1 干扰源的分类干扰源可以分为几类：- 人为干扰：如敌方的电子战设备发射的干扰信号。

- 自然噪声：如大气噪声、雨滴、雷暴等自然现象产生的噪声。

- 多径效应：雷达波在传播过程中遇到障碍物反射，产生多个路径到达接收器，导致信号失真。

2.2 干扰对雷达系统的影响干扰会对雷达系统的性能产生严重影响，包括：- 降低探测距离：干扰信号可能掩盖目标的反射信号，使得雷达无法探测到远处的目标。

基于自适应多普勒滤波的雷达欺骗干扰抑制

基于自适应多普勒滤波的雷达欺骗干扰抑制
张家林;吕永胜;孙殿星;武星蕊;韦文斌
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2024(31)1
【摘要】为了应对现代干扰机密集相干假目标的威胁,以线性调频雷达抗灵巧噪声和C&I干扰为背景进行研究。

首先,提出基于YOLOv5的复合干扰距离-多普勒域分布特征提取和干扰识别的干扰参数初步估计方法;然后,综合特征区域搜索和频谱内插等方法对多普勒参数进行精确估计,利用提取到的精确参数设计多普勒滤波器组对干扰进行抑制;最后,利用抑制后的信号构建检验统计量,利用方差检验判断是否需要更新多普勒滤波器权重,进行自适应调节。

仿真结果表明,所提方法可以在低信噪比和多欺骗干扰的环境下对干扰进行有效抑制,对密集假目标干扰的抑制具有参考意义。

【总页数】7页(P14-20)
【作者】张家林;吕永胜;孙殿星;武星蕊;韦文斌
【作者单位】哈尔滨工程大学;青岛哈尔滨工程大学创新发展中心;海军航空大学【正文语种】中文
【中图分类】TN974
【相关文献】
1.脉冲多普勒雷达导引头角欺骗干扰的极化抑制
2.脉冲多普勒雷达滤波器组对干扰抑制能力分析
3.一种基于粒子滤波的雷达抗欺骗干扰方法
4.基于自适应滤波的生物雷达干扰抑制方法
5.针对自适应滤波的组网雷达欺骗干扰优化策略
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一种自适应雷达抗压制性欺骗干扰方法

一种自适应雷达抗压制性欺骗干扰方法
戴凌燕;李荣锋;王永良
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2008(024)004
【摘要】压制性欺骗干扰兼具压制性噪声干扰和脉冲欺骗干扰的特点,使得传统的副瓣相消和副瓣匿影等抗干扰措施失效.本文提出了一种时空级联自适应雷达抗压制性欺骗干扰方法.该方法首先采用时域深加权的离散傅立叶变换(DFT)滤波,然后进行干扰样本的识别与收集.若判断出干扰为压制性欺骗干扰,则利用收集到的样本数据求取副瓣相消器的权矢量,从而自适应对消压制性欺骗干扰.甚至在一些干扰个数多于辅助通道数的场合下,也能有很好的对消效果.计算机仿真实验证明了该方法的有效性.
【总页数】4页(P521-524)
【作者】戴凌燕;李荣锋;王永良
【作者单位】国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073;空军雷达学院雷达兵器运用工程军队重点实验室,武汉,430019;中国电子科技集团第三十八研究所,合肥,230031;空军雷达学院雷达兵器运用工程军队重点实验室,武汉,430019;空军雷达学院科研部,武汉,430019
【正文语种】中文
【中图分类】TN95
【相关文献】
1.一种抗密集欺骗式干扰的机载雷达动目标检测方法 [J], 同亚龙;王彤;代保全;吴建新
2.一种基于粒子滤波的雷达抗欺骗干扰方法 [J], 祝宏;张海;唐高弟;李中云
3.FDA-MIMO雷达非自适应波束形成抗主瓣欺骗式干扰研究 [J], 兰岚;廖桂生;许京伟;黄岩
4.雷达抗有源压制性干扰性能的指标和评估方法 [J], 吴少鹏;华学增
5.一种雷达自适应抗同频窄带数字通信干扰方法的研究 [J], 陈涛;王德纯
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