雷达杂波自适应抑制技术

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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

机载海面监视雷达海杂波抑制技术研究进展

机载海面监视雷达海杂波抑制技术研究进展发布时间：2023-01-31T06:13:48.378Z 来源：《中国科技信息》2022年第18期作者：袁汉钦[导读] 机载海面监视雷达系统作为机载平台对海探测的主要任务载荷袁汉钦海装驻合肥地区军事代表室安徽省合肥市 230001摘要：机载海面监视雷达系统作为机载平台对海探测的主要任务载荷，具有全天候、全天时、探测范围广和工作环境复杂多变等特点，是极具应用前景的一种雷达系统，在海上作战体系中占有重要地位。

海杂波是雷达杂波中最为复杂的一种形式,对机载海面监视雷达工作性能影响非常严重,所以通过对海杂波特性的研究,来抑制海杂波对雷达的影响在雷达海面目标检测等方面有着不可替代的作用。

本文首先阐述抑制海杂波研究意义,然后对国内外海杂波抑制研究现状进行综述。

?关键词：机载，海面监视雷达，海杂波1. 引言海杂波抑制技术一直是国内外雷达目标探测领域中的至关重要的课题。

深入研究海杂波特性和海面目标特性，提升海杂波抑制能力，开发适应复杂海战场环境的雷达对海目标检测技术对提升对海探测能力具有非凡意义[1-2]。

2. 海杂波抑制难点对海雷达采用持续搜索和监视工作模式，其覆盖区域广、工作时间长，而且海域种类多样，存在级海况。

在对各种视角下海上和低空目标进行搜素、检测与跟踪时，其目标检测困难主要源于两方面：一是海杂波具有高功率、时变性等复杂特性，同时近海和远海的海杂波特性截然不同；二是目标回波低功率、信杂比低，特别是小目标和慢速目标，使得目标回波在强海杂波背景下难以被检测。

海杂波定义为雷达电磁波照射到感兴趣区域时接收到的海表面后向散射回波[3-4]。

受海洋环境参数（风速、风向、涌浪、温度等）和雷达设备参数（擦地角、雷达波场、极化方式等）的影响，海杂波的物理机制和统计模型建立比较复杂，难以用简单的数学模型构建。

3. 海杂波抑制常手段3.1 提高雷达分辨率海面目标结构多为二面角、三面角反射体，如舰船、低空飞机，其主要电磁波散射点分布于目标的各种突出或非连续点，各种突出物与目标结构体本身的夹角将成为探测的强反射点，而目标结构体的侧面也将在一定的视角上产生强反射。

fda-mimo雷达主瓣距离模糊杂波抑制方法

1 引言
雷达平台在运动目标检测过程中，往往会面临
Main-beam Ｒange-ambiguous Clutter Suppression Method with FDA-MIMO Ｒadar
Lin Yang1 Zhang Shunsheng1 Wang Wenqin2
（ 1．Ｒesearch Institute of Electronic Science and Technology，University of Electronic Science and Technology of China，Chengdu，Sichuan 611731，China； 2． School of Information and Communication Engineering， University of Electronic Science and Technology of China，Chengdu，Sichuan 611731，China）
摘要：主瓣上存在的距离模糊杂波降低了检测信噪比，导致检测性能和真实目标的估计准确度急剧下降。这对
传统雷达提出了严峻挑战。基于频控阵（ FDA） -多输入多输出（ MIMO）雷达的距离角度二维波束指向，本文提出
一种抑制主瓣距离模糊杂波的方法。该方法利用发射-接收空域鉴别模糊杂波次数，并根据已搜索到的目标的大
Abstract： The range-ambiguous clutter on the main--beam reduces the signal to noise ratio of detection and leads to a sharp decrease in detection performance and estimation accuracy of real target，which poses a severe challenge to the traditional radar． Based on the range angle 2D beam pointing of frequency diversity array （ FDA） -multiple-input and multiple-output （ MIMO） radar，this paper presents a method to suppress the main-beam range-ambiguous clutter． This method uses transmitter-receiver airspace to identify ambiguous clutter numbers and based on approximate range of the target being searched， using the multiple signal classification （ MUSIC） algorithm to accurately distinguish multiple targets and clutter positions， designing a linearly constrained minimum variance （ LCMV） adaptive filter to suppress the mismatched clutter． This method can effectively suppress the main-beam range-ambiguous clutter and improve the performance of target detection in complex environments． Simulation results show the effectiveness of the proposed method． Key words： main-beam clutter； range ambiguity； adaptive processing； FDA radar

复杂环境下机载相控阵雷达杂波和干扰抑制方法研究

复杂环境下机载相控阵雷达杂波和干扰抑制方法研究近年来，随着飞机的广泛应用，机载相控阵雷达在航空领域中起到了不可替代的作用。

然而，在复杂环境下，机载相控阵雷达面临着来自杂波和干扰的严重挑战。

因此，研究如何有效抑制杂波和干扰对于提升雷达性能至关重要。

首先，我们来了解一下机载相控阵雷达的原理。

相控阵雷达通过发射多个天线，实现对不同方位的目标进行探测和跟踪。

这些天线可以通过调整相位和振幅来形成波束，可以实现指向目标方向的探测和追踪。

相比传统雷达，机载相控阵雷达具有波束指向灵活、目标探测和跟踪能力强等优势。

然而，在复杂环境下，机载相控阵雷达面临着来自杂波和干扰的困扰。

杂波是由雷达系统自身所产生的无用信号，它会占据雷达接收机的动态范围，从而降低了雷达对目标的探测能力。

干扰则是来自外部的干扰源，会引入额外的噪声和误报警，干扰雷达系统的正常工作。

因此，如何有效抑制杂波和干扰成为了目前研究的热点。

针对杂波抑制，目前主要采用的方法包括压制杂波波束和干扰消除技术。

压制杂波波束技术通过采用适当的波束形成算法，将主波束的能量集中在目标方向上，从而减小杂波的干扰。

干扰消除技术则通过建立杂波功率模型，对杂波进行估计和消除。

这些方法可以有效地抑制杂波的干扰，提升雷达的探测性能。

对于干扰抑制，常用的方法包括滤波和波形处理。

滤波是一种基于信号处理的方法，通过对接收到的信号进行滤波处理，从而去除或减小干扰信号；波形处理则是通过改变相控阵雷达的波形特性，使其与干扰信号不匹配，从而实现对干扰的抑制。

这些方法可以有效降低干扰信号的影响，提高雷达的工作可靠性。

另外，还可以利用自适应信号处理技术来抑制杂波和干扰。

自适应信号处理是一种通过对接收到的信号进行动态调整的方法，可以根据实时情况对信号进行优化处理。

具体而言，可以利用自适应波束形成算法，对接收到的信号进行动态波束调整，实现对杂波和干扰的抑制。

此外，自适应滤波算法也可以根据接收到的信号特性，实现对杂波和干扰的消除。

雷达信号处理技术及其在军事应用中的应用

雷达信号处理技术及其在军事应用中的应用一、引言雷达信号处理技术是一种应用广泛的信号处理技术，尤其是在军事领域得到了广泛的应用。

本文将详细介绍雷达信号处理技术的基本原理及其在军事应用中的应用。

二、雷达信号处理技术基本原理雷达信号处理技术主要包括三个方面：信号处理、图像处理和数据处理。

其中，信号处理是最基础的部分，它主要涉及信号的判定和分析。

1. 信号处理信号处理是指对雷达接收到的信号进行分析和处理，以提取出需要的信息。

信号处理包含了以下几个方面：（1）滤波。

雷达接收到的信号中，包含了大量的噪声和杂波。

滤波的作用是将这些干扰信号滤掉，只保留下需要的信号。

滤波可以分为数字滤波和模拟滤波两种。

（2）增益控制。

雷达信号是由发送端的信号在其传播途中被反射回来形成的。

由于传播距离的不同，接收的信号强度也存在差别。

因此，需要对接收到的信号进行增益控制，以保证信号质量。

（3）自适应滤波。

自适应滤波是一种用于抑制噪声干扰的有效方法。

它可以针对不同类型的噪声干扰进行优化，提高分析的准确性。

（4）脉冲压缩。

脉冲压缩是一种信号处理方法，主要用于提高雷达信号的分辨率。

脉冲压缩可以使信号的带宽变窄，从而提高信号分辨率。

2. 图像处理图像处理是指对雷达返回的数据进行处理，生成对应的图像。

雷达图像处理主要包含以下几个方面：（1）目标检测。

目标检测是指对雷达图像中的目标进行识别和检测。

目标检测可以分为单目标检测和多目标检测两种。

（2）目标跟踪。

目标跟踪是指对雷达图像中的目标进行跟踪和预测。

目标跟踪可以分为单目标跟踪和多目标跟踪两种。

（3）目标识别。

目标识别是指对雷达图像中的目标进行分类识别。

目标识别可以分为有监督学习和无监督学习两种。

3. 数据处理数据处理是指对雷达返回的原始数据进行处理，以得到需要的信息。

在雷达数据处理中，采用的主要技术有以下几个：（1）多普勒处理。

多普勒处理是一种用于处理由目标运动引起的频移的方法。

它可以将雷达接收到的信号分解成多个频率分量，从而提取出目标的运动状态。

机载相控阵雷达杂波及干扰抑制技术研究

机载相控阵雷达杂波及干扰抑制技术研究机载相控阵雷达杂波及干扰抑制技术研究引言：相控阵雷达是一种将大量天线阵列组合使用，通过改变波束指向实现快速目标探测和跟踪的先进雷达技术。

然而，随着时间和距离的增加，相控阵雷达所接收到的信号会受到众多杂波和干扰信号的影响，影响雷达系统的性能。

因此，研究机载相控阵雷达杂波及干扰抑制技术对于提高雷达的弱目标探测性能和抗干扰能力具有重要意义。

一、机载相控阵雷达杂波抑制技术1. 杂波的来源和特点杂波是指雷达接收到的非期望信号，主要来源于地面反射、气象条件、环境噪声等。

杂波的存在极大干扰了雷达接收到的目标信号，降低了雷达系统的灵敏度和探测距离。

因此，杂波抑制成为机载相控阵雷达研究中的重要方向。

2. 空时抗干扰技术空时抗干扰技术通过设计相控阵天线阵列结构和优化波束形成算法来提高系统的抗杂波能力。

常用的方法包括剔除目标后方杂波、通过波束自适应控制增加对目标的接收增益等。

3. 时频分析技术时频分析技术通过将雷达接收到的信号进行时域和频域分析，识别出杂波信号和目标信号的不同特征，从而实现对杂波的抑制。

常用的方法包括小波变换、短时傅里叶变换等。

二、机载相控阵雷达干扰抑制技术1. 干扰信号的特点和分类干扰信号是指非目标信号中的有害信号，可以是有意的敌对干扰，也可以是无意的干扰，如杂散辐射等。

干扰信号的特点是其功率往往远高于目标信号，且频谱位置相邻。

基于这些特点，进行干扰抑制的关键是对干扰信号进行准确的识别和消除。

2. 空时域干扰抑制技术空时域干扰抑制技术主要通过相控阵雷达的天线相位调控和波束形成算法来减小对干扰的敏感度。

常用的方法包括差波束法、信号子空间法等。

3. 频域干扰抑制技术频域干扰抑制技术基于干扰信号和目标信号在频域上的差异，通过设计相应的滤波器和算法来实现对干扰信号的抑制。

常用的方法包括频域采样插值法、相关滤波法等。

结论：机载相控阵雷达杂波及干扰抑制技术是提高雷达系统性能的重要途径。

雷达杂波抑制方法

雷达杂波抑制方法有多种，包括消原理、数字对消器设计、空时自适应处理技术等。

1. 消原理利用固定目标、地杂波等与运动目标处于同一距离单元时，前者的回波通常较强，以至于运动目标
的回波被淹没其中。

通过将同一距离单元在相邻重复周期内的脉冲做相减运算，可以消除固定目标回波和慢速运动的杂波，保留运动目标回波。

2. 数字对消器设计本质上是数字滤波器，根据所设计滤波器的幅频响应特性，可以滤除相应频率的信号分
量。

常用的MTI滤波器为延迟线对消器，根据对消次数的不同，可分为单延迟线对消器、双延迟线对消器和多延迟线对消器。

其中，单延迟线对消器结构简单，性能较差；双延迟线对消器性能较好，但结构复杂；多延迟线对消器性能最好，但结构最复杂。

3. 空时自适应处理技术是一种优化的处理方法，在空时二维域联合处理，能够在杂波处自适应地形成深凹
口，从而滤除杂波，获得较高的输出信杂噪比(SCNR)。

此外，还有一些新的方法，如基于面阵的特征值分解法、基于Hankel矩阵的SVD方法以及海杂波距离相关抑制法等。

在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的雷达杂波抑制方法。

机载雷达降维空时自适应处理方法及杂波预滤波技术研究

机载雷达降维空时自适应处理方法及杂波预滤波技术研究机载雷达降维空时自适应处理方法及杂波预滤波技术研究摘要：机载雷达是一种重要的空间探测装置，可以用于空中目标的探测与跟踪。

降维空时自适应处理和杂波预滤波技术是提高机载雷达性能的关键。

本文针对机载雷达的降维空时自适应处理方法及杂波预滤波技术进行了研究，提出了一种新的处理方法，并进行了仿真试验验证。

结果表明，该方法能够有效地降低杂波干扰，提高雷达探测性能。

1. 引言机载雷达具有体积小、重量轻、动态性能好等特点，被广泛应用于军事和民用领域。

然而，由于机载雷达受到杂波干扰的影响，其探测性能存在一定的局限性。

因此，研究机载雷达的降维空时自适应处理方法及杂波预滤波技术，对于提高雷达的探测能力具有重要意义。

2. 降维空时自适应处理方法降维空时自适应处理方法是一种通过合理设计和优化雷达波束形成权值及雷达参数，实现杂波干扰的抑制和目标信号的增强的技术手段。

针对机载雷达的特点，本文提出了一种新的降维空时自适应处理方法。

该方法首先通过分析雷达波束形成权值的计算公式，确定了合适的权值设计模型。

然后，利用计算机仿真技术对该模型进行了仿真试验，得到了一组合适的权值。

最后，将得到的权值应用到机载雷达系统中，并通过实际测试验证了该方法的有效性。

3. 杂波预滤波技术杂波预滤波技术是一种通过预处理杂波数据，去除其对目标信号的干扰的技术手段。

该技术在机载雷达中的应用具有重要意义。

针对机载雷达系统中杂波的特点，本文提出了一种新的杂波预滤波技术。

该技术利用信号处理的方法，对杂波进行预处理，将其干扰部分削弱到可以忽略的程度。

通过实验验证了该技术的有效性，能够显著降低杂波干扰，提高雷达的探测性能。

4. 仿真结果与分析通过计算机仿真技术，对所提出的处理方法进行了验证。

通过对比分析处理前后的数据，得到了一系列性能指标，包括信噪比、目标信号的强度等。

结果表明，所提出的处理方法能够有效地降低杂波干扰，提高雷达的探测性能，具有较好的应用价值。

机载雷达近程杂波高效自适应抑制算法

ＥｆｆｉｃｉｅｎｔＡｄａｐｔｉｖｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＳｈｏｒｔ－Ｒａｎｇｅ
ＣｌｕｔｔｅｒＳｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆＡｉｒｂｏｒｎｅＲａｄａ
ＳｈｅｎＭｉｎｇｗｅｉ，ＭｅｎｇＸｉａｎｇｄｏｎｇ。，ＺｈｕＤａｉｙｉｎ。（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ，２１１１００，Ｃｈｉｎａ；
明，本文方案能高效滤除近程杂波，且俯仰主波束保形性能好，运算量小，适合工程应用。关键词：机栽雷达；近程杂波；空时自适应处理（ＳＴＡＰ）中图分类号：ＴＮ９５８．９２文献标志码：Ａ文章编号：１００５ — ２６１５（２０１３）０１－００８８－０６
在每一次相干积累时间内采用仅包含近程杂波的第一个填零脉冲为训练样本。同时，在俯仰向进行降维处理形
成和、差波束，并基于旁瓣相消原理利用俯仰差波束自适应对消和波束中的近程杂波。理论分析和仿真结果表
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｅｌｅｖａｔｉｏｎ — ｄｏｍａｉｎａｄａｐｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒａｉｒｂｏｒｎｅｒａｄａｒｓｈｏｒｔ — ｒａｎｇｅｃｌｕｔｔｅｒｓｕｐｐｒｅｓ —

雷达杂波抑制及杂波带宽原理

雷达杂波抑制及杂波带宽原理哎呀，说起雷达杂波抑制和杂波带宽原理，这事儿可真不是一两句能说清的。

你知道吗，我上次在实验室里待了整整一天，就是为了搞懂这玩意儿。

那天早上，我一进实验室，就看到老张在那儿捣鼓他的雷达设备。

他那一脸的认真样，让我都不好意思打扰他。

不过，我得说，那雷达屏幕上的杂波，真是让人头疼。

你看，屏幕上那些乱七八糟的线条，就像是一群小蝌蚪在水里游来游去，让人眼花缭乱。

老张跟我说，这些杂波啊，其实是雷达在工作时，接收到的除了目标信号以外的其他信号。

这些信号可能是来自天气的，比如雨滴、雪花，也可能是其他电子设备的干扰。

总之，它们就像是一群不速之客，打扰了雷达的正常工作。

那杂波带宽又是怎么回事呢？老张给我解释说，这就像是一条高速公路，杂波带宽就是这条高速公路的宽度。

带宽越宽，能通过的杂波就越多，雷达屏幕上的“小蝌蚪”也就越多。

这可不是好事，因为这样会干扰我们找到真正的目标。

所以，我们要做的就是抑制这些杂波，让雷达能更清晰地看到目标。

老张给我演示了他们的新算法，说是能有效地减少杂波的影响。

他一边操作，一边跟我解释，就像是在给我讲一个有趣的故事。

他说，这个算法就像是给雷达装上了一副“眼镜”，能让它看清楚哪些是杂波，哪些是真正的目标。

我看着老张操作，屏幕上的杂波慢慢减少，目标信号变得越来越清晰。

我心想，这技术可真神奇，就像是变魔术一样。

不过，老张说，这还只是开始，他们还在不断改进算法，希望能让雷达的“视力”更好。

到了晚上，我离开实验室的时候，老张还在那儿忙活。

我问他，你不觉得累吗？他笑着说，为了能让雷达更准确，这点累算什么。

我看着他的背影，心想，这才是真正的科研精神啊。

所以，你看，雷达杂波抑制和杂波带宽原理，听起来挺高大上的，但其实就跟我们日常生活中的小事一样，需要细心观察，耐心研究。

就像老张那样，一点点地摸索，一点点地改进，最终才能让技术更上一层楼。

这事儿，说起来简单，做起来可真不容易。

但只要我们像老张那样，坚持不懈，总会有收获的。

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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