倾斜阵列下奇异值分解穿墙雷达杂波抑制

天线阵列与墙体之间的未知倾斜角会影响超宽带穿墙雷达目标位置探测与成像。针对天线阵列不平行于墙体时引起的目标偏移与墙体杂波难于抑制的问题,提出时延校正的基于Jacobi奇异值分解的杂波抑制算法。即首先通过时延校正使得天线阵列等效于平行于墙体放置,再通过单边Jacobi实现奇异值分解,获取正交性好的奇异向量,利用子空间投影抑制墙体杂波,最后对目标进行探测与成像。仿真结果表明经过该方法处理后可准确定位目标,并且能够获得较好的墙体杂波抑制效果,成像的目标杂波比有了明显提高。     

基于组合滤波的压缩感知穿墙雷达杂波抑制

针对压缩感知穿墙雷达成像过程中受壁杂波污染严重等问题,提出了一种组合滤波的杂波抑制算法。该算法利用小波预处理、统计信号滤波法相结合的方式对回波信号进行处理,通过动态阈值分段弱正交匹配追踪进行稀疏迭代求解。在强壁杂波存在的情况下,组合滤波法能够有效地消除杂波检测出墙后目标。实验结果表明,该算法与传统单一主成分分析、奇异值分解和经验模态分解滤波相比,所成雷达像的子杂波比分别提高了1.57、1.52、1.26倍。     

基于空间特征的MIMO穿墙雷达墙杂波抑制

在穿墙成像中,墙体反射波相对于目标回波具有很强的能量,因此对目标的成像及检测造成严重干扰。传统的空域滤波方法基于单发单收阵列体制,利用墙体空间特征不变性有效地抑制墙体杂波。随着MIMO技术越来越多的应用于穿墙雷达,墙体空间特征发生变化,该方法不再适用于MIMO穿墙雷达回波。为解决这一问题,该文分析了MIMO穿墙雷达回波中墙体与目标回波的空间特征,参数化建模结果表明,墙体回波的空间特征与天线阵列的位置无关且具有对称性,而目标回波不具有该特性。根据两者的这一差异,该文提出对称消去法来消除墙体回波。仿真结果表明该方法能够有效地消除墙体杂波,且能够保留目标的全部信息。     

基于延迟锁定环跟踪对消技术的穿墙雷达杂波抑制

穿墙雷达成像中,墙体反射波等杂波严重影响成像效果.针对现有子空间技术等方法在去杂波同时会对目标信息造成消减这一问题,本文采用M序列雷达,提出一种多级延迟锁定环路技术.该方法对墙体反射波、直达波等强杂波时延分别进行准确估计,重建干扰杂波信号并从入射信号中消减,实现对杂波干扰的有效抑制,可以广泛的应用于执法、救援及反恐等各领域.结果表明,与平均消去、子空间杂波抑制技术对比,在不同噪声环境下,本方法均能够有效的抑制干扰,图像改善因子分别提高了1~6dB,目标成像效果得到大幅度改善.     

基于因子分析法和图像对比度的穿墙雷达杂波抑制

在穿墙成像中,墙体反射波、天线耦合波等杂波常常将目标信号淹没,严重影响了目标的探测、定位等后续处理。为解决这一问题,该文采用因子分析法抑制杂波,并提出一种新的准则图像对比度,作为因子选择的衡量标准。为验证了这一方法的有效性,该文设计了暗室穿墙实验,分别对木板墙和混凝土墙后目标进行探测,并采用所提出的方法对得到的回波数据进行处理,实验结果表明,该方法能够在目标信息未知的条件下,得到最优的杂波抑制结果。     

基于LS迭代熵值穿墙雷达墙体杂波抑制

在穿墙成像雷达中，建筑物前后墙体的回波是杂波抑制的主要问题。此类杂波往往会强于目标信号数个量级，对所需目标的回波信号检测与成像造成严重干扰。针对墙体类强杂波问题，提出了一种基于拉普拉斯平滑迭代处理的墙体强杂波抑制算法。首先对回波信号进行离散化，然后在计算离散信源的概率空间时对概率进行拉普拉斯平滑处理，然后对其进行迭代熵值处理，通过迭代过程，有效地提高信杂比增量。为了验证算法的可靠性，采用时域有限差分法进行实验建模，并对结果进行严谨的分析，算法能够达到预期效果。     

一种有效的穿墙雷达成像杂波抑制算法

在穿墙雷达成像中,杂波对临近墙体目标的成像和检测造成严重的干扰。基于统计信号处理的杂波抑制算法近年来广泛应用于消除背景杂波,但这些算法带来的门限确定问题使其在实际应用中性能下降。考虑到实际应用环境的复杂性,提出一种有效的两阶段杂波抑制算法,该算法首先在SVD的基础上提出一种新的方法来确定奇异值的门限以抑制强杂波,然后对第一阶段的成像结果进行基于PCA的图像增强处理,抑制弱杂波和系统噪声,进一步突显目标信息。实验结果证明了提出的两阶段杂波抑制算法具有可行性,能够实现对临近墙体微弱目标的精确成像。     

基于奇异值分解的空域海杂波抑制算法

为实现对高频地波雷达(high frequency surface wave radar,HFSWR)一阶海杂波谱中目标的检测,提出了基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的空域海杂波抑制算法(简称空域SVD算法).空域SVD算法是利用海杂波较强的相关性,将邻近距离单元作为参...     

基于高阶奇异值分解的天波雷达海杂波抑制算法

天波超视距雷达的监测范围非常广,实际中经常要求其在短相干积累时间(Coherent Integration Time,CIT)条件下检测舰船目标,然而短CIT导致多普勒分辨率降低,很难从强大海杂波中检测出舰船目标.针对上述问题,提出了基于高阶奇异值分解(Higher-Order Singular Value Decomposition,HOSVD)子空间估计的海杂波抑制算法.利用舰船目标所在距离单元的回波数据建立Hankel张量,然后采用HOSVD求解Hankel张量的海杂波子空间和目标子空间,应用正交投影方法将Hankel张量映射到目标子空间以抑制海杂波.仿真结果表明:该方法与现有子空间类海杂波抑制方法相比,提高了主旁瓣比和信干噪比.     

基于K-均值聚类的SVD杂波抑制算法

针对强地物静止杂波及慢速杂波严重环境下,慢速运动目标被淹没其中而无法有效检测的问题,本文设计了一种基于K-均值聚类的SVD杂波抑制方法。该方法对回波信号矩阵进行奇异值分解,依据回波信号特性,得到相应的奇异值谱分布,以及奇异向量的空间相关性和平均多普勒频率三个统计量特征,然后基于这些特征采用K-均值聚类算法对各奇异分量进行聚类,无需人为设定阈值参数估计杂波基,可以自适应确定杂波子空间所对应的奇异向量,最后通过正交子空间投影来抑制回波信号中的杂波成分。实验结果表明,该方法在低信杂比条件下相比于传统子空间方法,能够得到较好杂波抑制效果。     

一种基于特征向量分析的雷达信号关联识别方法

区别于传统的典型参数比对方法,将雷达信号理解为一种多特征变长数据来研究其关联识别。首先,应用奇异值分解方法得到雷达信号序列的特征向量;其次,基于特征向量对训练模板和测试数据进行相似度计算;最后,对每类训练数据采用滑窗提取模板以保证完备性和容错性,并用K近邻方法获取相似度最大的模板类别,从而实现多特征变长雷达信号序列的关联识别。仿真实验表明,该方法能以较高准确率实现雷达信号的关联识别,具有较强的普适性。     

修正Hankel矩阵SVD用于多模环境杂波对消研究

针对超视距雷达多模传播下杂波展宽导致的慢速目标掩盖问题,直接在多模情况下进行杂波对消与目标检测。分析了基于Hankel矩阵奇异值分解(SVD)的海杂波对消方法,指出了该方法存在的不足,并通过设置判决门限进行修正。实验结果显示,采用基于修正的Hankel矩阵SVD的海杂波对消技术,能够实现对目标的检测。     

雷达仙波的抑制方法研究

仙波在特殊的气候条件下出现,会导致雷达终端显示器出现成片的慢速运动“目标冶,从而严重影响雷达的性能。文中结合某中重频雷达的实测数据,分析了雷达实测数据中仙波的特征,根据仙波的多普勒频率特征提出了分别基于自适应动目标显示、自适应动目标检测(MTD)处理的仙波抑制方法。由于仙波的多普勒频率未知,提出一种在MTD处理基础上对检测结果所在多普勒通道进行简单判断的仙波抑制方法。实测数据处理结果表明,三种方法都对仙波具有良好的抑制作用。     

基于SVD的高频地波雷达干扰与杂波抑除算法

该文针对高频地波雷达探海工作期间高频干扰严重海杂波强的特点,干扰抑制时引入海杂波约束条件,对自适应阵列波束形成方法进行了改进,防止干扰抑制后回波中一阶海杂波时域相关特性发生破坏而在频谱上虚假展宽。然后,使用干扰抑制结果构造时域采样矩阵,由奇异值分解(SVD)方法获得积累期间一阶海杂波频率的变化历程,通过矩阵特征分析将一阶海杂波滤除。最后,使用OSMAR2000实测数据检验了本文算法的有效性。     

天波雷达电离层污染校正与海杂波抑制

在天波超视距雷达（OTHR）中,舰船目标的多普勒频率与海杂波谱接近,电离层污染会导致海杂波频谱展宽,从而淹没邻近的舰船目标信号。考虑到电离层污染会导致OTHR回波信号的相位缓慢变化,提出了采用相位梯度法对回波信号进行电离层污染校正;利用污染校正后的海杂波可以近似为两个单频信号之和这一特点,提出了应用奇异值分解来实现对海杂波的抑制。仿真结果表明,文中算法可以有效地校正电离层污染,抑制海杂波,显著提高信杂比,从而有效解决强海杂波对舰船目标的遮蔽问题。与现有的HRR—SVD算法相比,文中算法可以适用于相干积累时间较长和电离层污染较大的情况,防止残留的海杂波形成虚警,提高了OTHR对海杂波附近舰船目标的检测能力。     

墙体参数模糊下穿墙雷达运动目标成像

针对墙参数模糊条件下运动目标成像速度慢、墙参数重建精度差等问题,提出了一种改进拟牛顿-粒子群优化(Limited Broyden Fletcher Goldfarb Shanno-Particle Swarm Optimization,LBFGS-PSO)算法,建立了LBFGS-PSO算法模型,解决了传统拟牛顿算法和粒子群算法计算速度慢、误差较大等问题。该算法与块正交匹配追踪（Block Orthogonal Matching Pursuit,BOMP）算法相结合不仅可以精确重建边墙位置,还能够准确地重建多径效应环境中的运动目标和静止目标,算法的计算速度和精度得到了一定程度的提高。仿真结果和数据分析验证了所提方法的性能。     

基于稀疏重建的穿墙雷达墙体参数估计方法

未知墙体参数的估计对穿墙雷达(TWR)的应用具有重要意义。时延估计(TDOE)方法能够有效获取被测均匀墙体参数。对于TDOE 方法,墙面反射回波时延估计的精度直接影响墙体参数估计的准确性。文中基于墙体回波的稀疏性提出了一种基于稀疏重建的墙体参数估计方法,通过利用正交匹配追踪(OMP)稀疏重建算法对每个双基地天线间隔下墙体回波信号进行时延估计,然后基于双基地和单基地混合测量模式采用TDOE 方法可以获得墙体的相对介电常数、厚度和电导率。仿真和实验结果表明所提出的估计方法能够提供更高精度的墙体参数估计。     

基于Hankel-SVD的非平稳超声血流成像杂波抑制技术研究

有效抑制由血管或血管周围组织时变运动引起的非平稳杂波对于提高诊断超声彩色血流成像中血流动力学参数描述的准确性有着极其重要的意义。该文基于奇异值滤波技术提出一种改进的非平稳杂波自适应抑制方法。该方法逐次利用单个慢时多普勒回波采样矢量构建Hankel矩阵,然后根据奇异值分解后得到的正交Hankel主成份所代表的频域内容,动态选取高阶Hankel主成份重构多普勒血流信号,实现非平稳杂波的有效抑制。为验证算法的有效性,分别对多普勒回波仿真模型合成数据与利用彩色超声设备(Sonix RP)采集的颈动脉血流基带回波信号进行滤波处理,然后采用滞一自相关估计法计算血流平均速度与功率并进行成像。处理结果表明,相对于传统IIR滤波方法与多项式回归滤波技术,利用该文所提算法可对高强度、非平稳杂波进行充分抑制,提高血流估计精度,此外,该算法具有空间自适应性,无需人为设定阈值参数以估计杂波空间维数,与现有基于特征分解的自适应滤波方法相比,可以有效提高组织空间高强度时变运动时血流与组织的区分能力。