通信系统中高频雷达海杂波的抑制算法仿真

高频雷达是船舶在海面上进行目标探测、通信等作业的重要设备,由于高频雷达在工作过程中受到1阶和2阶海杂波噪声的影响较大,在进行目标探测时信噪比较低。针对这一问题,本文通过分析高频雷达信号和海杂波信号的频谱特性,基于傅里叶变换和Root循环对消算法,研究了船舶通信系统高频雷达海杂波的噪声印制算法。     

舰上雷达系统中的特性数据分析

舰上雷达系统在海上军事领域中发挥着重要作用,其中海杂波是雷达检测的主要干扰因素,严重影响舰上雷达的目标检测和识别能力,如何通过对海杂波特性数据分析提高舰上雷达检测和识别能力是雷达领域的研究难点和重点。本文通过对海杂波特性数据的分析,建立海杂波线性预测AR模型和非线性预测VSFN模型,提出基于预测模型的雷达目标检测方法。     

复杂海情条件下遥感图像小目标舰船边缘识别

受复杂海情影响,以往使用Harr分类器、梯度直方图特征方法,无法剔除遥感舰船目标不均匀边缘,导致识别效果不佳。针对该问题,提出了复杂海情条件下遥感图像小目标舰船边缘识别。依据深度神经网络,提取复杂海情条件下目标特征。获取多尺度特征后,选出建议候选框,判断每个建议候选框类别,通过平移变换和缩放变换结果,输出边界框。使用顶帽算法剔除不均匀边缘,抑制海杂波的尾迹。由实验结果可知,该方法具有良好识别效果,且最高召回率为0.98,适用于复杂海情条件下舰船边缘识别。     

利用径向神经网络和Volterra级数滤波器进行海杂波非线性预测

本文利用非线性预测理论建立基于径向神经网络和Volterra级数滤波的海杂波预测,利用IPIX雷达和Logisic混沌映射信号采集海杂波,然后进行非线性预测。实验结果表明,对于Logisic混沌映射信号产生的海杂波,通过设定阈值能够较好的将目标检测出来。在今后的研究中会进一步探究海杂波中变化缓慢的目标的检测,以及高效的基于径向神经网络和Volterra级数滤波器算法的海杂波消波方式。     

混沌时间预测方法的高分辨率雷达海杂波非线性分析

海洋运输业的发展对船载雷达的预测精度提出了更高要求。雷达收集信号中存在大量的海杂波噪声。由于海杂波具有动态性,传统的基于线性分析的模型不能提高目标分析的精度。本文针对海杂波的非线性特征,提出使用混沌时间方法分析海杂波,通过神经网络训练数据得到精确预测模型,提高雷达海杂波非线性分析的准确率。     

基于实测数据的海杂波特性分析

与地物和气象杂波相比,海杂波特别是高分辨率雷达所接受的海杂波呈现明显的非平稳、非高斯性。且会出现所谓“海尖峰”,对目标检测影响严重。为研究针对海杂波的最佳信号处理算法,基于实际采集的海杂波对其幅度统计分布,频谱模型做了初步分析,可进一步加深对海杂波的认识和了解。     

海杂波信号降噪处理中的小波阈值算法研究

在雷达信号目标检测系统中,雷达脉冲信号照射海面会形成一种后向散射回波,这种散射回波会对雷达造成较大干扰,被称为海杂波信号,海杂波信号进行降噪处理对于提高雷达系统的性能有重要意义。本文利用小波阈值算法和非线性分析,对海杂波信号降噪处理进行系统研究。     

高频地波雷达舰船目标识别系统的研究与设计

首先设计含有发射集装箱、接收集装箱和信号处理集装箱的高频地波雷达舰船目标识别系统。对系统中各个部分的构成进行阐述。由于高频地波雷达的海杂波具有时空耦合性,因此本文利用空时二维处理来抑制杂波,并且进行恒预警处理。最后,通过雷达组网,利用不同的算法进行对比实验,以此来验证高频地波雷达目标识别探测的有效性。     

航海雷达模拟中的海杂波建模及仿真

复合K分布统计模型能够很好的描述海杂波的幅值与相关性特征。通过建立海杂波幅度分布特征、时间相关性与空间相关性模型,利用球不变随机过程（SIRP）方法可以仿真时空相关K分布海杂波序列。在舰载导航搜索雷达系统模拟中应用该方法来模拟生成海杂波,能够逼真地表现海杂波随雷达环境的变化。仿真结果表明了该方法的有效性。     

舰载雷达海杂波的抑制方法探究

舰载雷达在工作时采用抑制海杂波技术,能有效的减小海杂波对海上目标检测带来的干扰。本文以海杂波的数学统计模型为基础,系统分析了不同海情情况下适用的抑制海杂波的方法。自适应海杂波滤波器和恒虚警检测主要针对各海情的海杂波抑制,提高分辨率和MTI技术适用均匀分布的海杂波抑制。通过系统分析各种海杂波抑制方法的选择和使用条件,为舰载雷达海杂波背景下的信号处理领域提供了重要的理论依据。