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天波超视距雷达瞬态干扰检测和抑制研究

甄红飞  
【摘要】:天波超视距雷达(OTHR)工作在高频频段,通过电离层的反射作用来探测超远距离目标,具有探测距离远、探测范围广、预警时间长等优点,但是在高频频段,电磁环境较为复杂,会面临强大的海、地杂波、外部干扰和噪声,对于外部干扰,瞬态干扰对其影响最大。流星余迹干扰、大气中的闪电干扰、射频干扰和冲击脉冲噪声都属于常见的瞬态干扰。依靠空域中的自适应波束形成技术(ADBF)虽然能在一定程度上抑制干扰,但仍有部分进入接收机,造成多普勒域基底的抬高,降低了目标的检测性能,因此很有必要在时域信号中对干扰进行抑制处理。 本论文的主要工作及创新点主要体现在以下几个方面: 1.接收机信号处理方案 对基于线性调频连续波(LFMCW)的方位—距离—多普勒三维信息提取流程进行了详细推导,为之后瞬态干扰的检测和抑制研究打下了基础。 2.基于分形维的瞬态干扰检测算法 将分形理论引入到瞬态干扰检测中,基于分形维(包括盒维和关联维)的差异在杂波背景下分离出瞬态干扰。包括: (1)盒维 首先对已有的盒维算法进行分析,然后结合天波超视距雷达信号处理中距离—扫频矩阵的特点,提出了一种改进算法,最后从盒维的定义出发,提出了一种新的盒维计算方法。 (2)关联维 尝试将一种常用于计算关联维的方法——G-P算法应用到分形维检测中,首先根据天波超视距雷达中的实际回波数据特点,对G-P算法中参数(延时因子和重构维数)的选择进行了详细分析,然后通过实验验证了该算法的有效性,并对算法性能和计算量进行了分析。 3.基于广义频域的瞬态干扰检测算法 介绍了基于广义频域和广义正弦信号模型的瞬态干扰检测方法,在该模型的基础上,可以引入众多的功率谱估计方法进行瞬态干扰检测,本文提出了该模型下以周期图法、ESPRIT算法以及TLS-ESPRIT算法为基础的干扰检测方法,对算法实现过程中遇到的具体问题进行了具体分析,如雷达回波数据中的过渡过程和边界效应问题,并通过仿真验证了三种干扰检测算法的有效性。 4.瞬态干扰的抑制处理 在对瞬态干扰进行抑制处理上,使用先挖除被干扰数据,然后求解AR模型的预测系数,再预测恢复有效数据的方法。在工程实现时,论文中推荐使用:运算量较小且稳定的Burg算法和前—后向加权平均预测的方法进行恢复重构。最后结合检测算法,使用实测数据对雷达的抗干扰处理性能指标进行了分析。


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