一种基于压缩感知的天波超视距雷达短时海杂波抑制方法

针对海上微动目标回波信号具有稀疏性的特点,该文研究了稀疏域微动特征提取和检测方法,提出一种基于形态成分分析(MCA)的海杂波抑制与微动目标检测方法.该方法充分利用海杂波和微多普勒信号组成成分的形态差异性,对不同源信号采用不同的字典进行稀疏表示,区分海杂波与微动目标.此外,提出的稀疏域海杂波抑制方法,能够在抑制海杂波的同时积累更多的信号能量,改善信杂比.仿真和实测数据验证了算法的正确性.

通过奇异值分解，实现对海杂波的抑制，进而实现弱小目标的检测

针对不同分布海杂波的抑制及目标检测问题，首次将自适应噪声对消器应用在海杂波的处理中，并且将此对消器与小波分解理论相结合来抑制海杂波，提取出目标。首先，对含有目标的海杂波信号进行小波分解。然后，类比自适应噪声对消器模型，设计一种自适应杂波对消器。将经小波分解后的信号作为自适应杂波对消器的输入信号，经过自适应杂波对消器输出的信号即为杂波抑制的结果。最后，通过MATLAB仿真，分析采用不同的小波基函数和不同的分解层数的杂波抑制效果，验证此种算法对于海杂波抑制的有效性。

　　目前,岸基高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar,HFSWR)的研究及应用已经比较成熟。随着经济全球化和国家利益的扩展,远海护航、海外撤侨、海军走向深蓝等任务的需要,岸基HFSWR有其局限性,作为岸基HFSWR技术的深入与发展,船载HFSWR的提出和深入研究顺理成章。船载HFSWR除具有岸基雷达的优点外,其主要特点为船载平台具有的灵活机动性。利用此特点,船载HFSWR可灵活部署到感兴趣海域开展目标探测任务。因此,船载HFSWR有着广泛的发展前景和应用价值。

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