基于假设检验的FRFT域LFM干扰抑制

针对FRFT域LFM干扰抑制门限较难准确设置的问题,分析了固定门限法与自适应门限法利用FRFT域统计量确定门限存在的缺陷。在直接序列扩频信号与信道噪声的和近似服从高斯分布的条件下,利用LFM干扰和高斯白噪声在FRFT域谱的性质,提出直接序列扩频接收机基于假设检验的LFM干扰抑制新算法。计算机仿真结果验证了算法的有效性。

盲分离算法和FRFT联合抗雷达主瓣干扰技术研究

压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的旁瓣抗干扰技术难以奏效。而基于盲源分离算法(BSS)的抗主瓣干扰技术在低信噪比条件下性能恶化,因此本文提出了BSS和分数阶傅里叶变换(FRFT)联合抗主瓣干扰的技术。文章首先利用经典的BSS算法分离接收到的主瓣干扰混合信号,然后对有线性调频(LFM)信号特征的分离信号进行FRFT变换处理,并在FRFT域滤波去除大部分噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新算法相比BSS的抗主瓣干扰算法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。

FRFT应用于雷达抗主瓣压制干扰技术研究

压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号在分数阶傅里叶域(fractional Fourier transform,FRFT)会出现能量高度聚集的现象,利用LFM信号的这一特征,提出了基于FRFT的雷达抗主瓣干扰技术。首先对接收到的主瓣干扰混合信号进行FRFT处理,然后在FRFT域滤波去除大部分压制干扰和噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新方法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。

基于SVM的海面弱目标检测

对于海洋背景下低可观测目标检测问题,可通过选取能够有效区分纯海杂波与目标单元回波的观测量作为主要特征,最终采用机器学习法实现综合分析和自动分类。本文基于海杂波的统计特性和分形特性,将去相关时间及FRFT域Hurst指数作为特征矢量,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现海洋背景下的低可观测目标检测。经四级海况下IPIX雷达(X波段)实测海杂波数据验证,表明该算法可以有效检测到海面弱目标,且在低信杂比条件下仍表现出良好的检测性能。