基于Matlab的机载雷达的地杂波仿真实现及抑制技术

《杂波建模与仿真技术及其在雷达信号模拟器中的应用研究》篇一一、引言在现代雷达系统中，杂波是一个重要的影响因素，它对雷达的性能和探测效果有着直接的影响。

杂波建模与仿真技术作为雷达信号处理的重要环节，对于提高雷达系统的性能和精确度具有重要意义。

本文将重点研究杂波建模与仿真技术，并探讨其在雷达信号模拟器中的应用。

二、杂波建模与仿真技术概述杂波建模是通过对实际环境中杂波特性的分析和模拟，建立能够反映实际杂波特性的数学模型。

杂波仿真则是利用建立的数学模型，通过计算机仿真技术生成与实际环境相似的杂波数据。

杂波建模与仿真技术对于雷达系统来说，是进行信号处理、目标检测和性能评估的重要手段。

三、杂波建模的方法杂波建模的方法主要包括统计模型、物理模型和混合模型。

统计模型主要是根据杂波的统计特性进行建模，如高斯模型、韦布尔模型等。

物理模型则是根据杂波产生的物理过程进行建模，如地杂波模型、海杂波模型等。

混合模型则是结合统计模型和物理模型的优点，综合考虑杂波的统计特性和物理特性进行建模。

四、杂波仿真的实现杂波仿真需要借助计算机仿真技术，通过编程实现杂波模型的算法。

在仿真过程中，需要根据雷达系统的参数、杂波的特性以及仿真需求，设置合适的仿真参数。

通过仿真，可以生成与实际环境相似的杂波数据，为雷达信号处理提供可靠的依据。

五、杂波建模与仿真技术在雷达信号模拟器中的应用雷达信号模拟器是用于模拟雷达回波信号的设备，它可以模拟各种环境下的雷达回波信号，为雷达系统的研发和性能评估提供可靠的依据。

在雷达信号模拟器中，杂波建模与仿真技术可以用于模拟实际环境中的杂波干扰，提高模拟器的真实性和可靠性。

通过杂波建模与仿真技术，可以在模拟器中生成与实际环境相似的杂波数据，从而更准确地模拟雷达系统的实际工作情况。

此外，杂波建模与仿真技术还可以用于优化雷达系统的参数和性能，提高雷达系统的探测效果和精确度。

六、结论杂波建模与仿真技术是雷达信号处理的重要环节，对于提高雷达系统的性能和精确度具有重要意义。

基于Matlab的机载雷达的地杂波仿真实现及抑制技术机载雷达的地杂波仿真实现及抑制技术摘要机载雷达由于架设在运动的高空平台上，具有探测距离远、覆盖范围大、机动灵活等特点，应用范围相当广泛，可以执行战场侦察、预警等任务。

在海湾战争、伊拉克战争中起到关键作用，在现代战争中越来越不可缺少，因此近年来受到广泛重视。

但由于机载雷达的应用面临非常复杂的杂波环境，杂波功率很强，载机的平台运动效应使杂波谱展宽。

此外，飞机运动时，杂波背景的特性会随时间变化。

因此，有效地抑制这种时间非平稳和空间非平均的杂波干扰时雷达系统有效完成地面目标和低空飞行目标检测必须解决的首要问题。

杂波研究经过几十年的发展，仍然是雷达技术的热点。

机载PD雷达地杂波强度大、杂波谱分布广，特别在下视状态下在所有的距离上都成为目标检测的背景。

本文从机载下视雷达地杂波散射机理出发，结合机载下视雷达杂波的特殊性，首先概括了机载雷达常用的杂波信号的特性即空间相关性和时间相干性，讨论了几种常用的相关杂波的模拟方法，做出了有效地模拟结果，并在Matlab平台上仿真实现，仿真结果与理论分析正好吻合，提高了杂波模拟的逼真度。

并对机载雷达波抑制技术进行研究，分析总结了地物杂波频谱的组成特性，系统的阐述了机载雷达杂波抑制的基本理论及其发展动态。

重点讨论了AMTI杂波抑制技术并给出仿真结果。

关键词：机载雷达；地杂波；杂波抑制；AMTI目录第一章绪论 (1)1.1课题背景与研究意义 (1)1.2杂波仿真技术的发展和研究现状 (1)1.3主要研究内容 (2)第二章机载雷达地杂波的特性分析及仿真原理 (5)2.1机载雷达地杂波回波谱分析 (5)2.1.1 主瓣杂波频谱 (5)2.1.2主瓣杂波频谱分析 (8)2.2机载雷达地杂波仿真原理 (8)2.2.1基本雷达方程 (9)2.2.2杂波信号的特性 (10)第三章机载雷达地杂波仿真实现 (12)3.1高斯分布统计模型 (12)3.2非高斯分布统计模型 (15)3.2.1对数正态（Lognormal）分布 (15)3.2.2韦布尔（Weibull）分布 (17)3.2.3 K分布和gamma分布 (19)3.3 机载雷达杂波特性 (22)3.4机载雷达不确定场地地面杂波仿真 (24)3.4.1模型假设及输入参数 (24)3.4.2散射单元的划分 (25)3.4.3 杂波散射单元回波信号 (27)3.4.5 回波叠加 (30)3.4.6 机载雷达杂波仿真结果 (31)第四章机载雷达地杂波抑制技术 (32)4.1 动目标显示（MTI） (32)4.2 单延迟线对消器 (34)4.3 双延迟线对消器 (36)4.4 反馈延迟线对消器（递归滤波器） (38)第五章结论与展望 (41)参考文献 (43)附录A (45)致谢 (51)第一章绪论1.1课题背景与研究意义机载雷达是探测陆地或海面飞行的轰炸机、攻击机、巡航导弹、武器直升机等利用地物地形屏障作掩护的超低空突防武器系列的有利武器之一，在现代战争中起着举足轻重的作用。

机载数字阵列雷达非均匀杂波抑制方法研究机载数字阵列雷达非均匀杂波抑制方法研究引言机载雷达在航空、导航、军事等领域具有重要的应用价值。

然而，雷达系统在探测目标时，常常会受到非均匀杂波的干扰，导致目标检测性能下降。

因此，研究如何抑制非均匀杂波对机载雷达系统性能的影响，对于提高机载雷达的探测能力具有重要意义。

本文将探讨机载数字阵列雷达非均匀杂波抑制方法的研究进展。

一、背景介绍1. 非均匀杂波的形成原因及影响非均匀杂波是指雷达接收信号中存在时间和空间上的非均匀分布的杂波。

其形成原因可以是雷达的系统误差、大气条件变化、地物散射等多种因素的综合作用。

非均匀杂波的存在会降低雷达的信噪比，干扰目标信号的检测和定位，从而给雷达系统的性能带来负面影响。

2. 数字阵列雷达的应用优势数字阵列雷达由多个接收/发射单元组成，可以实现高分辨率成像、多目标检测和抗干扰能力强等优点。

因此，在机载雷达中广泛应用。

二、非均匀杂波抑制方法研究进展1. 单ド⁣切时间滤波法单ド⁣切时间滤波法是一种常用的非均匀杂波抑制方法。

其原理是通过对接收到的信号进行时间域上的滤波处理，去除非均匀杂波的影响。

该方法简单直观，适用性强，但是对于复杂的非均匀杂波场景效果较差。

2. 空间滤波法空间滤波法是一种基于数字阵列雷达特性的抑制方法。

通过对雷达接收到的信号在空间域上进行滤波处理，去除非均匀杂波的影响。

该方法能够充分利用阵列天线的空间信息，提高抑制效果。

但是，空间滤波法对阵列参数的要求较高，对阵列子阵元的校准和相位估计要求较精确。

3. 自适应波束形成法自适应波束形成法是一种基于自适应信号处理理论的抑制方法。

通过对接收到的信号进行自适应处理，实现对非均匀杂波的自适应抑制。

该方法具有较好的抗干扰能力，能够适应不同的非均匀杂波场景。

但是，自适应波束形成法的计算复杂度较高，实时性较差。

三、方法对比分析通过对上述三种非均匀杂波抑制方法的研究进展进行分析，得出以下结论：1. 单ド⁣切时间滤波法简单易行，适用性广泛，但是对复杂场景效果较差。

11目录1. 设计的基本骤 (1)1.1 雷达信号的产生 (1)1.2 噪声和杂波的产生 (1)2. 信号处理系统的仿真 (1)2.1 正交解调模块 (2)2.2 脉冲压缩模块.................................................2.3 回波积累模块.................................................2.4 恒虚警处理（CFAR）模块 (4)结论 (11)1 设计的基本骤雷达是通过发射电磁信号，再从接收信号中检测目标回波来探测目标的。

再接收信号中，不但有目标回波，也会有噪声（天地噪声，接收机噪声）；地面、海面和气象环境(如云雨)等散射产生的杂波信号；以及各种干扰信号（如工业干扰，广播电磁干扰和人为干扰）等。

所以，雷达探测目标是在十分复杂的信号背景下进行的，雷达需要通过信号处理来检测目标，并提取目标的各种信息，如距离、角度、运动速度、目标形状和性质等。

图3-6 设计原理图2 信号处理系统的仿真雷达信号处理的目的是消除不需要的信号（如杂波）及干扰，提取或加强由目标所产生的回波信号。

雷达信号处理的功能有很多，不同的雷达采用的功能也有所不同，本文是对某脉冲压缩雷达的信号处理部分进行仿真。

一个典型的脉冲压缩雷达的信号处理部分主要由A/D 采样、正交解调、脉冲压缩、视频积累、恒虚警处理等功能组成。

因此，脉冲压缩雷达信号处理的仿真模型.2.1 正交解调模块雷达中频信号在进行脉冲压缩之前，需要先转换成零中频的I、Q 两路正交信号。

中频信号可表示为:0()()cos(2())IF f t A t f t t πϕ=+ (3.2)式(3.2)中， f 0 为载波频率。

令:00()()cos 2()sin 2IF f t I t f t Q t f t ππ=- (3.3)则00()()cos 2()sin 2IF f t I t f t Q t f t ππ=- (3.4)在仿真中，所有信号都是用离散时间序列表示的，设采样周期为T ,则中频信号为f IF (rT ) ，同样，复本振信号采样后的信号为f local =exp(?j ω 0rT ) (3.5)则数字化后的中频信号和复本振信号相乘解调后，通过低通滤波器后得到的基带信号f BB (r ) 为:11000{()cos()}(){()sin()}()N N BB IF IF n nf f r n r n T h n j f r n r n T h n ωω--==-----∑∑ (3.6)式(3.6)中， h (n ) 是积累长度为N 的低通滤波器的脉冲响应。

基于MATLAB的雷达杂波建模与仿真研究赵瑶瑶;周天【摘要】为评估杂波对雷达探测目标的影响,方便后续设计雷达探测算法,对雷达杂波信号特性进行研究.从杂波幅度分布模型、杂波功率谱模型、杂波仿真方法三个角度做了深入论述,并采用高斯杂波功率谱模型.通过MATLAB Simulink对威布尔分布、对数-正态分布以及K分布的幅度分布和数据序列进行仿真实验;实验结果与理论分析基本一致,证明了杂波模型的准确性,为雷达探测目标和抑制杂波干扰的设计提供参考依据.【期刊名称】《火控雷达技术》【年(卷),期】2018(047)003【总页数】6页(P75-80)【关键词】雷达;MATLAB Simulin;杂波高斯谱【作者】赵瑶瑶;周天【作者单位】合肥工业大学安徽宣城242000;合肥工业大学安徽宣城242000【正文语种】中文【中图分类】TN950 引言雷达杂波通常指的是除雷达探测目标以外的散射回波。

随着雷达研究的不断深入、以及现代战场复杂密集的电磁环境信号，使得雷达环境杂波问题日益突出。

因此，通过预先模拟研究复杂环境下的雷达杂波特性，不仅为雷达探测目标算法设计提供依据[1]，而且有利于减少雷达开发时间、节约成本，具有非常重大的实际意义。

1 杂波幅度分布模型自从雷达杂波被定义以来，人们对杂波特性做了大量研究和试验，并建立了多种统计模型来更进一步分析杂波的形成机制。

其中，常见的杂波幅度分布模型有：瑞利分布、威布尔分布、对数-正态分布和 K分布[2]。

当雷达的杂波主要来源于气象干扰或雷达分辨率较低，此时杂波包络服从瑞利分布。

瑞利分布是一种极限分布，且分布主要受单一参数影响，同时该分布理论上可由中心极限定理推导得出。

由于瑞利分布拖尾最短，且杂波的同相与正交分量均满足高斯序列，故又称为高斯杂波[3]。

随着科技的不断进步，今后雷达分辨率在逐步提高的同时其分辨率模块体积越来越小，当雷达工作在小后坐角时，杂波具有更长的拖尾、且大多不符合高斯分布[4]。

雷达系统中杂波信号的建模与仿真摘要本设计主要实现了杂波信号的建模与仿真。

系统的开发平台为MATLAB 7.1，运行平台为Window XP。

杂波模拟也就等于模拟同时具有特定的概率密度(PDF)和功率谱密度(PSD)的随机过程。

本设计首先用M文件S函数编写了十二种常用的杂波模块（包括Rayleigh分布、LogNormal分布、Weibull分布、K分布的Gaussian谱、Cauchy谱、AllPole 谱杂波模块），然后用SIMULINK里面自带的一些模块建立一个雷达系统，把杂波模块放进雷达系统中进行仿真。

最后用M文件编写程序改变杂波中的标准差，画出漏检测概率曲线图，并对雷达系统进行性能分析。

关键词：杂波；建模；仿真；MATLAB/SIMULINKTHE SIMULATION AND MODELING OFCLUTTER SIGNAL IN RADAR SYSTEMABSTRACTThis project models and simulates the clutter signal. The system develops in MATLAB 7.1, and runs in Windows XP. Radar clutter simulation is equal to the simulation of random process of certain Porbability Distribution Function (PDF) and Power Specturm Density(PSD). Firstly, we simulate the 12 kinds of commonly clutter module (including the Rayleigh, LogNormal, Weibull, K distribution and Power spectrum models: Gaussian, Cauchy, AllPole) using M-file S-Function, Next, we build a radar system using a number of modules in the SIMULINK, and simulate the radar system under diffrent clutter module. Finally, we run model in various standard deviation of clutter use M file, obtained BER curves and analysis the radar system performance.Key words:Clutter; Modeling; Simulation; MATLAB/SIMULINK目录1 绪论 (1)1.1 课题背景及目的 (1)1.2 SIMULINK简介 (2)1.3 论文构成及研究内容 (3)2 杂波建模与模拟方法 (4)2.1 杂波建模 (4)2.1.1 雷达杂波幅度分布模型 (4)2.1.2 雷达杂波频谱分布模型 (8)2.2 相关杂波的模拟方法 (9)2.2.1相关高斯序列的模拟方法 (9)2.2.2相关对数正态分布杂波的建模 (10)2.2.3相关韦布尔分布杂波的建模 (11)2.2.4相关K分布杂波的建模 (12)3 雷达系统杂波信号的仿真 (15)3.1雷达系统的一般工作模型 (15)3.2雷达系统中杂波信号的仿真 (15)3.3雷达系统中其它杂波信号的仿真 (20)4 雷达系统性能分析 (22)4.1瑞利杂波条件下雷达系统的性能分析 (22)4.2四种不同杂波条件下雷达系统的性能比较 (23)5 结束语 (26)参考文献 (27)致谢 (28)附录 (29)附录A（sfun_RayleighGaussian.m函数程序） .......................................................... (29)附录B（sfun_RayleighCauchy.m函数程序） (31)附录C（sfun_RayleighAllPole.m函数程序） (32)附录D（sfun_LogNormalGaussian.m函数程序） (33)附录E（sfun_LogNormalCauchy.m函数程序） (34)附录F（sfun_LogNORMALAllPole.m函数程序） (35)附录G（sfun_WeibullGaussian.m函数程序） (36)附录H（sfun_WeibullCauchy.m函数程序） (37)附录I（sfun_WeibullAllPole.m函数程序） (38)附录J（sfun_KGaussian.m函数程序） (39)附录K（sfun_KCauchy.m函数程序） (40)附录L（sfun_KAllPole.m函数程序） (41)附录M（瑞利杂波下系统的漏检测概率计算程序） (42)附录N（十二种常用杂波下系统的漏检测概率计算程序） (43)附件 (45)附件一开题报告 (45)附件二英文原文 (52)附件三英文译文 (79)1 绪论1.1 课题背景及目的雷达的基本工作原理是利用目标对雷达波的散射特性探测和识别目标[1]。

MATLAB雷达信号处理仿真5.2 噪声和杂波的产⽣在实际的雷达回波信号中，不仅仅有⽬标的反射信号，同时还有接收机的热噪声、地物杂波、⽓象杂波等各种噪声和杂波的叠加。

由于噪声和杂波都不是确知信号，只能通过统计特性来分析。

本节将讨论⼀些常见的噪声和杂波的产⽣⽅法。

5.2.1 随机热噪声随机热噪声有多种，常见有概率密度函数服从⾼斯分布、均匀分布、指数分布以及τ分布的热噪声。

1. 服从⾼斯（Guass ）分布的热噪声（随机序列）标准⾼斯分布的概率密度为：)2exp(1)(22σσπx x p -= (5.2.1)均值为0x 的⾼斯分布的概率密度函数为：)2)(exp(1)(220σσπx x x p --= (5.2.2) Matlab7.0本⾝⾃带了标准⾼斯分布的内部函数randn ，调⽤格式如下:Y = randn(n)Y = randn(m,n) Y = randn([m n]) Y = randn(size(A)) s = randn('state')randn 函数产⽣的随机序列服从均值为m=0，⽅差σ2＝1的⾼斯分布。

Y = randn(n)产⽣的是⼀个n ×n 的随机序列矩阵，⽽Y = randn(m,n) 和Y = randn([m n])产⽣的m ×n 的随机序列矩阵，Y = randn(size(A))产⽣的是⼤⼩与矩阵A 同样⼤⼩的随机序列矩阵。

s = randn('state') 返回的是⼀个具有两个元素的向量，该向量显⽰的是当前正态随机数产⽣器的状态。

randn('state',s) 指令可以将产⽣器的状态设置到s ，⽽randn('state',0) 则可以将正态随机数产⽣器的状态恢复到初始状态。

因此，利⽤randn 函数可以⾮常简单快捷地产⽣出服从⾼斯分布的随机序列，如图5.7。

图5.7服从⾼斯分布的随机序列及其直⽅图2. 服从均匀分布的热噪声（随机序列） (a-b)均匀分布的概率密度函数为：ab x p -=1)( (5.2.3) 根据（a-b ）均匀分布的概率密度函数和（0-1）均匀分布的概率密度函数可以推导出它们之间的关系为：a u ab ba au +?-=--=)(ζζ或 (5.2.4)其中u 服从（0-1）单位均匀分布，ζ服从（a-b ）分布所以根据上式，可以先产⽣⼀个服从（0-1）单位均匀分布的信号，然后再将其经过上式的变换，就可以得到⼀个服从（a-b ）均匀分布的信号了。

雷达杂波抑制matlab
雷达杂波抑制是雷达信号处理中的一项重要技术，用于提高雷达图像的清晰度和目标检测的准确性。

在MATLAB中实现雷达杂波抑制的方法有很多种，下面是一种基于中值滤波的简单杂波抑制方法：
1. 导入雷达回波数据：使用MATLAB中的imread函数导入雷达回波数据，例如：
```matlab
img = imread('radar_data.png');
```
2. 转换为灰度图像：如果雷达回波数据是彩色图像，需要将其转换为灰度图像，例如：
```matlab
gray_img = rgb2gray(img);
```
3. 应用中值滤波：使用MATLAB中的medfilt2函数对灰度图像进行中值滤波，例如：
```matlab
filtered_img = medfilt2(gray_img);
```
4. 显示滤波后的图像：使用MATLAB中的imshow函数显示滤波后的图像，例如：
```matlab
imshow(filtered_img);
```
需要注意的是，这只是一种简单的雷达杂波抑制方法，对于不同的雷达系统和杂波特性，可能需要采用不同的方法和算法进行杂波抑制。

因此，建议根据实际情况选择适合的算法和方法进行雷达杂波抑制。

一、机载气象雷达地物杂波抑制的研究 (1)1.1 机载气象雷达地物杂波模型的建立 (1)1.1.1 机载气象雷达地物杂波的幅度分布特性 (2)1.1.2 机载气象雷达地物杂波的频谱统计特性 (6)1.1.3 机载气象雷达地物杂波与雷达参数间的关系 (9)1.1.4 机载气象雷达地物杂波与地貌特征的关系 (12)1.1.5 机载气象雷达地物杂波模型的建立 (12)1.2 机载雷达地物杂波抑制算法的研究 (14)1.2.1 复系数滤波器 (14)1.2.2频域滤波器 (16)1.2.3 DPCA技术与空时二维自适应处理 (20)1.3 抑制算法的效果 (23)1.3.1复系数滤波 (24)1.3.2 固定宽度滤波 (25)1.3.2 可变宽度线性拟合滤波 (25)1.3.3 高斯自适应频域滤波 (26)1.4 抑制算法对雷达参数的要求 (32)1.5总结 (32)一、机载气象雷达地物杂波抑制的研究未进行外场试验前开展气象雷达地物杂波抑制算法的研究，需要在借鉴国内外机载雷达地物杂波抑制的有关算法并在总结相关历史文献基础上，针对本课题雷达性能参数的设计要求建立机载气象雷达地物杂波模型，并以此模型生成仿真数据。

然后采用仿真数据对地物杂波抑制算法的效果进行验证，这是比较不同算法优劣的可选方法。

最后横向比较的基础上，提出适合本课题的杂波抑制算法以及算法对雷达参数的基本要求，从而为开展外场试验奠定算法基础。

1.1 机载气象雷达地物杂波模型的建立地物杂波模型的建立依赖于各种典型地形上的杂波模型、杂波的平均数据和极限特性数据。

无论理论分析还是试验研究，确立有关杂波特性的数学表达式（数学模型）是建立杂波模型的主要内容。

分析杂波的幅度分布特性和频谱特性是确定机载雷达杂波特性的主要内容，具体包括以下内容：⑴杂波的幅度分布特性σ（或γ）的分布特性及其平均值和其他特征值。

研究杂波的后向散射系数0σ的分布特性就是杂波幅度的概率密度函数或者累积概率分布函数。

摘要现代雷达系统日益变的复杂，难以简单直观的进行分析，必须借助计算机来完成对系统的各项功能和性能的仿真。

针对现代雷达信号处理的主要方式，运用数字信号处理理论和Matlab 软件研究雷达信号处理的仿真问题，提出了一个仿真模型。

该模型可以完成雷达信号的仿真、热噪声与杂波的产生和雷达系统中信号的动态处理过程。

用Matlab 对某脉冲压缩雷达信号处理系统进行了仿真,得到了雷达系统中各个处理点上的具体信号形式,既包含幅度信息，又包含相位信息,该模型能较好地满足对雷达信号处理的仿真要求，显示了用Matlab仿真雷达信号处理系统的方便、快捷的优雷达点。

本文讨论的是雷达信号处理部分，并结合雷达处理系统实例来说明MATLAB在雷达信号处理机系统仿真中的应用。

关键词：雷达信号处理;正交解调；脉冲压缩；回波积累；恒虚警处理AbstractModern radar systems become increasingly complex and difficult to simple intuitive analysis， we must rely on computer systems to complete the functionality and performance of the simulationThe simulation of radar signal processing is an important part of the simulation of radar system. This paper introduces a method of the simulation of radar signal processing based on Matlab, including the simulation ofradar echo and clutter, and researches the simulation method of important technologies in the radar signal processing, including quadrature sampling， pulse compression， echo accumulation and CFAR detector. The work inthis paper can overcome the disadvantages such as difficulty and lengthiness and show the convenience and simplicity of the simulation of radar signal processing based on MATLAB.In this paper, is part of the radar signal processing and radar processing systems with examples to illustrate the radar signal processor MATLAB simulation of。

机载相控阵雷达杂波及干扰抑制技术研究当机载相控阵雷达工作在下视状态进行运动目标检测时,会收到功率很强的杂波,这些杂波会降低机载相控阵雷达的运动目标检测性能。

空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)技术通过空域和时域的二维联合处理,在保证目标增益一定的情况下抑制杂波,提高机载相控阵雷达的动目标检测性能。

常规的STAP需要由满足独立同分布的训练样本来估计待处理单元的杂波协方差矩阵,并且为了保证STAP的性能,训练样本的数量要大于系统自由度的两倍,然而,非均匀环境中的训练样本通常并不满足独立同分布条件,这就会引起STAP的性能下降。

此外,转发式干扰也会污染STAP的训练样本,使得STAP的性能下降。

转发式干扰还会引起虚警,并抬高目标检测的门限,导致雷达系统的目标检测性能下降。

如何有效抑制非均匀环境中的杂波和干扰是机载相控阵雷达的一个重要研究课题。

本文针对以上问题展开研究,具体内容如下。

1.研究了道路密集环境中的STAP。

主波束中的车辆回波信号会污染STAP的训练样本,导致STAP时目标自相消,引起漏警。

针对这一问题,我们提出一种基于道路信息的知识辅助STAP方法。

本方法首先根据主波束中道路相对于雷达的位置估计道路上车辆相对于雷达的径向速度;然后得到可能含有主波束车辆回波信号的距离-多普勒单元;接着根据训练样本与杂波导向矢量和主波束内道路导向矢量的匹配程度判断这些训练样本是否包含主波束车辆回波信号;最后在进行STAP估计杂波协方差矩阵时剔除被主波束车辆回波信号污染的训练样本。

所提方法利用先验道路信息改进STAP性能,解决了道路密集环境中训练样本被车辆信号污染的问题。

可以防止STAP时由主波束车辆回波信号引起的目标自相消现象的发生,从而改进雷达的动目标检测性能。

2.研究了基于先验地型和高程数据的STAP。

非均匀环境中用于估计STAP杂波协方差矩阵的训练样本可能与待处理单元的杂波具有不同的分布特性,这就会引起所估计的杂波协方差矩阵不准确,从而导致STAP性能下降。

雷达杂波抑制及工程实现技术的开题报告一、选题背景雷达抑制杂波是一个非常重要的任务。

目前，雷达杂波抑制已经成为了雷达领域中的一个重要研究方向。

现有的雷达杂波抑制技术主要由滤波器、自适应滤波器、波束形成器、频率多普勒（FD）处理、小波变换、盲源分离等技术组成，较为成熟。

同时，雷达杂波抑制是实际应用中非常迫切的需求。

在雷达信号处理过程中，经常会受到杂波的影响，影响雷达目标检测和跟踪的精度和效率。

因此，需要研究和开发出适用于不同场景、目标和环境的雷达杂波抑制技术。

二、研究内容及意义本文将研究雷达杂波抑制及其工程实现技术，主要研究内容包括：1. 雷达杂波特征分析本文将通过分析雷达杂波的特性，区分不同类型的杂波，对不同类型的杂波采用不同的抑制技术。

2. 常用雷达杂波抑制技术对目前常用的雷达杂波抑制技术（滤波器、自适应滤波器、波束形成器、FD处理、小波变换、盲源分离等）进行总结、分析和比较，找出优缺点。

3. 新型雷达杂波抑制技术在现有的技术基础上，本文将研究、探讨新型的雷达杂波抑制技术以应对不同场景的需求。

4. 工程实现技术针对不同的场景需求，本文将研究各种雷达杂波抑制技术的工程实现技术，研究实践中的可行性以及实现方式，并将比较不同实现方式的优劣。

研究的意义在于，本文将对现有雷达杂波抑制技术进行总结、分析和比较，探索出新型的雷达杂波抑制技术，并对工程实现技术进行研究和实践。

开发出更加高效、实用、稳定的雷达杂波抑制技术具有重大意义和价值。

三、研究方法和过程在整个研究过程中，本文将采用以下方法进行研究：1. literature review：通过收集国内外学术论文、专利和相关技术手册，总结和分析现有的雷达杂波抑制技术。

2. simulation: 通过MATLAB或其他仿真软件，对现有的雷达杂波抑制技术进行仿真，验证其有效性。

3. field test: 通过实际场地测试，对雷达杂波抑制技术的工程实现进行验证，比较不同实现方式的优劣。

基于频域处理的机载雷达自适应杂波抑制方法
黄勇;彭应宁;王秀坛;徐俊毅;王希勤
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2000(022)012
【摘要】传统的机载雷达自适应杂波抑制多是从时域角度来考虑的，提出了一种基于频域的杂波抑制方法——FFT频域处理法。

该方法将输入数据首先经过FFT 运算变换到频域上，然后利用质量中心法来估计杂波谱的中心多普勒频率和带宽，最后将杂波分布区内的FFT通道输出置零(即滤除杂波)。

实验仿真结果表明，与传统的基于谱估计的自适应MTI方法相比，该方法具有良好的改善因子和较小的信噪比损失，对于慢速目标检测十分有利，并能有效地防止目标白化，其运算简单，适于工程实现。

【总页数】4页(P4-6,51)
【作者】黄勇;彭应宁;王秀坛;徐俊毅;王希勤
【作者单位】清华大学电子工程系，北京 100084;清华大学电子工程系，北京100084;清华大学电子工程系，北京 100084;清华大学电子工程系，北京 100084;清华大学电子工程系，北京 100084
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.用杂波子空间近似法实现机载相控阵雷达的自适应杂波抑制 [J], 苏杰;周荫清
2.机载雷达自适应杂波抑制的联合通道变换方法 [J], 刘青光
3.基于自适应DPCA的机载雷达杂波和干扰抑制的研究 [J], 王斌;张昀;黄乐天;刘禹
4.机载雷达级联降维空时自适应杂波抑制方法 [J], 和洁;冯大政;孟超;马仑
5.机载气象雷达探测强风切变的自适应杂波抑制方法 [J], 王磊;魏鸣;杨涛
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基于dem的机载气象雷达地杂波剔除方法机载气象雷达是一种用于测量气象参数的高精度雷达系统,通常用于航空、海洋、陆地等各种环境下的环境监测和预警。

然而,机载气象雷达在工作时也会遇到地杂波等问题,会对雷达的信号产生干扰,降低雷达的精度和可靠性。

地杂波是指在雷达接收时,来自地面物体(如山峰、建筑物等)的反射波被雷达接收器捕捉到而产生的干扰信号。

地杂波的频率和强度通常与雷达的频率和波长有关,因此可以通过选择合适的雷达波长和频率来减小地杂波的影响。

然而,这种方法需要使用较高的雷达频率和波长,会增加雷达的成本和复杂度。

针对地杂波的问题,近年来出现了许多基于DEM(数字高程模型)的机载气象雷达地杂波剔除方法。

DEM是一种数字高程模型,包含了地形的高度信息,可以用于模拟和分析地形地貌的变化。

通过将DEM与雷达信号一起输入到剔除算法中,可以计算出雷达信号中与地形相关的参数,从而有效地减少地杂波的影响,提高雷达的精度和可靠性。

除了基于DEM的机载气象雷达地杂波剔除方法外,还有其他一些方法,如基于伪随机数序列的剔除方法、基于小波变换的剔除方法等。

这些方法各有优缺点,需要根据具体的应用场景进行选择和优化。

机载气象雷达地杂波剔除方法对于提高雷达的精度和可靠性具有重要意义,可以应用于各种环境监测和预警领域。

在未来的研究中,需要进一步探索更加有效和实用的地杂波剔除方法,以提高机载气象雷达的性能和应用范围。

机载气象雷达地杂波抑制方法研究作者：郭虎来源：《科学与财富》2017年第26期摘要：本文介绍一种机载气象雷达地杂波抑制方法。

关键词：地杂波；机载气象雷达；多扫描对消；波束主瓣宽度；波束下沿切地面；地杂波抑制1 研究背景及意义机载气象雷达是对飞机前方的气象情况进行探测和预警，以便飞机能够及时的发现危险天气，选择安全的航路，保证机上人员的安全。

近年来，地杂波抑制技术是机载气象雷达系统中的一个研究热点，无论在军事上还是在民用中都具有非常重要的意义。

当机载气象雷达在低空或下视时，除了接收到气象目标的回波信号之外，雷达波束的旁瓣甚至主瓣会触及地面，会被山丘及建筑物等阻挡。

在这种情况下，雷达将会接收到这些地物的反射信号，形成地物回波。

相对于气象目标的回波信号而言，这些都属于干扰杂波。

当气象目标与地物不在同一个脉冲体积中时，两种回波不可能同时被雷达接收；因此，在雷达显示器荧光屏上能区分两种回波。

但当气象目标与地物同处于一个脉冲体积中时，由于地杂波强度大，多普勒频谱宽，会“淹没” 降水回波，给定量测定降水强度造成误差。

因此，为了提高气象雷达的探测性能，必须设法抑制地物杂波。

2 地杂波抑制原理地杂波通常是指由地形、地物等产生的雷达不希望接收到的回波。

根据实际情况，对地杂波存在区域进行具体分析，将地杂波根据其特性分为三个区域：近距离区域、中距离区域及远距离区域；本文着重从近距离区域进行具体的分析。

当雷达照射远处云体目标时，由于地球的弯曲，在某些特定情况下，波束将不会接触地面，此时，雷达回波全部为气象回波，不存在地杂波干扰。

在中距离区域及远距离区域，气象目标与地物不在同一个脉冲体积中时，两种回波不可能同时被雷达接收。

因此，在雷达显示器荧光屏上能区分两种回波。

在近距离区域，当气象目标与地物同处于一个脉冲体积中时，由于地杂波强度大，多普勒频谱宽，会“淹没”气象回波，给定量测定降水强度造成误差。

因此，为了提高气象雷达的探测性能，必须设法抑制地物杂波。

mti杂波抑制仿真matlab,MTI+MTD+CFAR简单仿真⽂章⽬录代码实现运⾏效果⼏点注意代码实现%% 清空⼀切clear all;close all;clc;%% 仿真设置USE_COMPLEX_SIG = 0;USE_MTI = 1;USE_PRINT_INFO = 1;USE_CFAR_Method = 3;USE_CFAR_Custom_Thd = 0;%% 参数fft_num = 128; % FFT运算点数pulse_num = fft_num + 2; % 总的脉冲数prf = 1e3; % 脉冲重复频率(Hz)pri = 1/prf; % 脉冲重复间隔(s)fs = 1e6; % 快时间维采样频率(Hz)(⼤于等于发射脉冲带宽，发射脉冲带宽⼏乎总是⼩于等于载波频率的10%，通常为载波频率的1%) ts = 1/fs; % 快时间维采样间隔(s)fc = 100e6; % 载波频率(Hz)vr = 300; % 动⽬标相对雷达的径向速度(m/s)c = 3e8; % 光速(m/s)lamada = c/fc; % 载波波长(m)fd = 2*vr/lamada; % 动⽬标多普勒频率(Hz)(或多普勒移动，即发射频率与接收频率之差)np_fast = fs/prf; % 1个脉冲重复间隔内的采样点数(快时间维的距离点数)np_slow = pulse_num * np_fast; % 多个脉冲重复间隔内的采样点数target_start_index = 200; % ⽬标起始距离单元target_end_index = 203; % ⽬标结束距离单元%% ⽣成动⽬标回波+杂波m = 1:np_slow;target = 20*exp(1i*2*pi*fd*m/fs); % ⽣成 动⽬标回波(此处直接⽣成包含多普勒信息的信号,不含载频)(注意式中采⽤fs,⽽⾮fr)rng default;clutteri = 5 * randn(1, length(target));clutterq = 5 * randn(1, length(target));clutter = complex(clutteri,clutterq); % ⽣成 杂波points1 = zeros(1,np_fast);points1(1,target_start_index:target_end_index) = 1; % 1个脉冲重复间隔内np_fast个距离点points_total = repmat(points1, 1, pulse_num); % pulse_num个脉冲重复间隔内pulse_num*np_fast个距离点s = points_total .* target + clutter; % ⽣成 动⽬标与杂波的混合信号if USE_COMPLEX_SIG == 0s = real(s);end%% MTI杂波抑制(三脉冲对消处理)if USE_MTI == 1mti_in = reshape(s, length(s)/pulse_num, pulse_num)'; % 形成由多个脉冲组成的⼆维数据矩阵(慢时间维pulse_num个脉冲，快时间维1000个距离点)b = [1, -2, 1]; % 三脉冲对消器系统函数分⼦多项式系数向量a = [1]; % 三脉冲对消器系统函数分母多项式系数向量mti_out = filter(b, a, mti_in); % 三脉冲对消运算(同⼀距离点在3个相邻脉冲重复间隔内的数据做相减运算)mti_out = mti_out(3:end,:);elsemti_in = reshape(s, length(s)/pulse_num, pulse_num)'; % 形成由10个脉冲组成的⼆维数据矩阵(慢时间维10个脉冲，快时间维1000个距离点)mti_out = mti_in(3:end,:);end%% 脉冲多普勒处理win = repmat(hamming(fft_num),1,np_fast); % FFT采样点数即多普勒谱分析样本点数亦即MTD滤波器组滤波器个数;hamming(K)是⼀个列向量mtd_out = fft(mti_out.*win); % 对同⼀距离点不同脉冲重复间隔的数据做K点FFT加窗运算(对矩阵进⾏FFT时,是分别计算各列的FFT)figure;mesh(abs(mtd_out));title(strcat('V:',num2str(vr),'----','FD:',num2str(fd)));%% CFAR处理nr = 16;np = 4;pfa = 0.0005;% 注意:phased.CFARDetector只能处理列向量cfarDetector = phased.CFARDetector();switch USE_CFAR_Methodcase 0cfarDetector.Method = 'CA';case 1cfarDetector.Method = 'OS';case 2cfarDetector.Method = 'SOCA';case 3cfarDetector.Method = 'GOCA';otherwisecfarDetector.Method = 'CA';endcfarDetector.NumTrainingCells = nr; % 噪声统计单元数⽬cfarDetector.NumGuardCells = np; % 保护单元数⽬cfarDetector.ProbabilityFalseAlarm = pfa; % 虚警概率if USE_CFAR_Custom_Thd == 1alafa = 2*nr*(pfa^(-1/(2 * nr)) - 1);cfarDetector.ThresholdFactor = 'Custom'; % ⼿动设置门限因⼦cfarDetector.CustomThresholdFactor = alafa;endcfarDetector.OutputFormat = 'CUT result'; % 输出 检测到信号cfarDetector.ThresholdOutputPort = true; % 输出 CFAR检测门限cfarDetector.NoisePowerOutputPort = true; % 输出 噪声统计结果sigCfarDeal_range = abs(mtd_out').^2; % 假定使⽤平⽅律检波index = find(sigCfarDeal_range<1e5); % 测试,预处理sigCfarDeal_range(index) = 0;[detsVld,detsThd,noiseEst] = cfarDetector(sigCfarDeal_range,1:np_fast); figure;mesh(abs(detsVld));title('CFAR处理');%% 输出信息if USE_PRINT_INFO == 1format short;fprintf('载波频率为%f MHz \n',fc/1e6);fprintf('⽬标速度为%f m/s \n',vr);fprintf('多普勒频率%f Hz \n',fd);fprintf('多普勒频率分辨率为%f Hz \n',prf/fft_num);fprintf('多普勒频率索引(⼀区)为%f Hz \n',fd/prf*fft_num);fprintf('多普勒频率索引(⼆区)为%f Hz \n',fft_num-fd/prf*fft_num);end运⾏效果代码的运⾏效果如下图所⽰，可以看到，由于杂波的存在，在使⽤cfar的时候，依然会检测出不少⽑刺⼏点注意matlab中⽀持对矩阵进⾏⼀维FFT运算，默认情况下是对列向量进⾏处理matlab中⽀持对矩阵进⾏⼀维滤波运算，默认情况下是对列向量进⾏处理matlab中的CFAR检测器，是对列向量进⾏处理的设置CFAR中保护单元数⽬时，需要考虑有效信号占据的距离单元数⽬MTI处理是针对同⼀距离单元内的不同PRI周期的各数据进⾏的。