本发明专利技术公开了一种基于卡尔曼滤波技术的大规模海杂波抑制方法，其主要步骤如下：S1：海杂波信号和海面目标信号的接收；S2：构建卡尔曼滤波器模型；S3：提取大规模海杂波信号；S4：去除大规模海杂波信号；优点是在不对目标信号幅度造成很大衰减的基础上，对雷达接收信号中大规模海杂波信号进行抑制，有效的去除了大规模海杂波，提高了信号杂波比，抑制了海杂波对检测目标的影响。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海杂波抑制方法，尤其是涉及一种基于卡尔曼滤波技术的大规模海杂 波抑制方法。
技术介绍
海杂波是指经雷达发射信号照射后从海洋表面反向散射的回波，它的存在严重干 扰了雷达对海面目标的检测和定位跟踪性能。 海面的基本特点包括叠加的涟漪、泡沫以及近似周期的波浪。波浪是大规模的海 杂波，涟漪和泡沫是小规模的海杂波。小规模的海杂波与大规模的海杂波相比是很不规则 的，大规模的海杂波有相对稳定的低频率，而小规模的海杂波和目标信号具有高频特性。雷 达接收到的海面目标回波信号包括海杂波信号和目标信号，海杂波信号包括大规模海杂波 信号和小规模海杂波信号，大规模海杂波信号占据海杂波信号的主要部分，是海杂波抑制 的重点。 现有抑制海杂波的方法主要是通过分析雷达采集的海面目标回波信号建立典型 的杂波分布模型，例如瑞利分布、对数正态分布、韦布尔分布或K分布等，然后通过设置所 选定的分布模型参数，对海杂波进行抑制。采用这种方法的缺点是：将雷达接收到的海面目 标回波信号输入模型，同时对海杂波信号和目标信号进行处理，虽然对海杂波信号有抑制 的作用，同时也对目标信号的幅度会产生很大的衰减，信号杂波比率较低，影响雷达对弱小 目标的检测。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种在不对目标信号幅度造成较大衰减的基 础上，对雷达接收海面目标回波信号中大规模海杂波信号进行抑制，提高信号杂波比率的 基于卡尔曼滤波技术的大规模海杂波抑制方法。 本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于卡尔曼滤波技术的大规 模海杂波抑制方法，具体步骤如下： S1 :海杂波信号和海面目标信号的接收 采用雷达分别采集海面回波信号和海面目标回波信号，其中海面回波信号包括大 规模海杂波信号和小规模海杂波信号，海面目标回波信号包括大规模海杂波信号、小规模 海杂波信号和目标信号；雷达采集的海面回波信号和海面目标回波信号的采样点的数量相 等，均记为m，海面回波信号用其包含的采样点的幅度实际测量值序列表示为A。⑴A。⑵… Ajm)，海面目标回波信号用其包含的采样点的幅度实际测量值序列表示为At(l)At (2)… At(m)； S2 :构建卡尔曼滤波器模型 S2-1将海面回波信号的第k采样点的幅度实际测量值记为Ajk)，幅度估计值记 为AJk)，幅度预测值记为AP (k)，斜率预测值记为Sp (k)，斜率估计值记为S Jk)，其中k为大 于等于1且小于等于m的整数； 将雷达采样前海面回波信号的幅度预测初始值记为AP(0)，幅度估计初始值记为 AJ0)，斜率估计初始值记为\(0)，其中AP(0)和AJ0)可取任意非零数，SJ0)为0; S2-2采用下述参数方程（1)、参数方程⑵和参数方程（3)表示卡尔曼滤波器模 型： Ap(n) =Ae(n_l) +a?Se(n_l) (1) Ae (n) =Ap (n) + 0 ? (Ac (n) -Ap (n)) (2) Se (n) =Sp (n) +y? (Ac (n) -Ap (n) -Sp (n)) (3) 其中，"<={1,2，...，/?丨，a、0和y为卡尔曼滤波器模型增益参数，〇〈a<l，〇〈 0〈1， 0〈y〈l;公式⑶中Sp(n) =Se(n-1); S3 :提取大规模海杂波信号 将海面回波信号4(1)AJ2)…Ajm)作为输入信号，输入步骤S2得到的卡尔曼滤 波器模型中，通过参数方程（1)、参数方程（2)和参数方程（3)计算得到输出信号，该输出信 号即为大规模海杂波信号，记为Ag(k); S4 :去除大规模海杂波信号 将海面目标回波信号AJ1)AJ2)…At(m)减去步骤S3中所提取的大规模海杂波信 号Ag(k)，即可将大规模海杂波信号从海面目标回波信号中去除。 与现有技术相比，本专利技术的优点在于：通过分别采集海面回波信号和海面目标回 波信号，并根据海杂波的幅度变化特性构建卡尔曼滤波器模型，利用所得到的卡尔曼滤波 器模型提取出海面回波信号中的大规模海杂波信号，最后从海面目标回波信号中去除大规 模海杂波信号，由此不会对目标信号的幅度造成较大衰减，提高信号-海杂波比率，增强了 对海面目标回波信号中目标信号的检测能力。【附图说明】 图1为本专利技术对海杂波抑制的处理流程框图。【具体实施方式】 以下结合附图实施例对本专利技术作进一步详细描述。 实施例：如图所示，，具体步骤 如下： S1 :海杂波信号和海面目标信号的接收 采用雷达分别采集海面回波信号和海面目标回波信号，其中海面回波信号包括大 规模海杂波信号和小规模海杂波信号，海面目标回波信号包括大规模海杂波信号、小规模 海杂波信号和目标信号；雷达采集的海面回波信号和海面目标回波信号的采样点的数量相 等，均记为m，海面回波信号用其包含的采样点的幅度实际测量值序列表示为A。⑴A。⑵… Ajm)，海面目标回波信号用其包含的采样点的幅度实际测量值序列表示为At(l)At (2)… At(m)； S2 :构建卡尔曼滤波器模型 S2-1将海面回波信号的第k采样点的幅度实际测量值记为Ajk)，幅度估计值记 为AJk)，幅度预测值记为AP (k)，斜率预测值记为Sp (k)，斜率估计值记为SJk)，其中k为大 于等于1且小于等于m的整数；将雷达采样前海面回波信号的幅度预测初始值记为AP(0)，幅度估计初始值记为 (0)，斜率估计初始值记为\ (0)，其中AP (0)和(0)可取任意非零数,(0)为0 ;S2-2采用下述参数方程（1)、参数方程（2)和参数方程（3)表示卡尔曼滤波器模 型： Ap(n) =Ae(n_l) +a?Se(n_l) (1)Ae (n) =Ap (n) + 0 ? (Ac (n) -Ap (n)) (2)Se (n) =Sp (n) +y? (Ac (n) -Ap (n) -Sp (n)) (3) 其中，"c丨1,2，..,9/?丨，a、0和y为卡尔曼滤波器模型增益参数，〇〈a〈1，〇〈0〈1， 0〈y〈l;公式⑶中Sp(n) =Se(n-1); S3 :提取大规模海杂波信号 将海面回波信号4(1)AJ2)…Ajm)作为输入信号，输入步骤S2得到的卡尔曼滤 波器模型中，通过参数方程（1)、参数方程（2)和参数方程（3)计算得到输出信号，该输出信 号即为大规模海杂波信号，记为Ag(k); S4 :去除大规模海杂波信号 将海面目标回波信号4"1^"2)~4〇11)减去步骤53中所提取的大规模海杂波信 号Ag(k)，即可将大规模海杂波信号从海面目标回波信号中去除。 在采用本专利技术的方法将海面目标回波信号中的大规模海杂波信号去除大规模海 杂波信号后，得到的信号包括小规模海杂波信号和目标信号，由于小规模海杂波信号和目 标信号的功率相差较大，此时可以计算并比较小规模海杂波信号和目标信号的功率，然后 根据其功率的差异将小规模海杂波信号和目标信号分离，从而得到目标信号。 本专利技术的方法的设计构思如下所述：海面目标回波信号具有如下特征：一、包含 大规模海杂波信号、小规模海杂波信号和目标信号，大规模海杂波信号具有稳定的低频特 性，而小规模海杂波信号和目标信号相对具有高频特性；二、海杂波信号中可以根据当前状 态海杂波信号来预测下一状态的海杂波信号。鉴本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于卡尔曼滤波技术的大规模海杂波抑制方法，其特征在于具体步骤如下：S1：海杂波信号和海面目标信号的接收采用雷达分别采集海面回波信号和海面目标回波信号，其中海面回波信号包括大规模海杂波信号和小规模海杂波信号，海面目标回波信号包括大规模海杂波信号、小规模海杂波信号和目标信号；雷达采集的海面回波信号和海面目标回波信号的采样点的数量相等，均记为m，海面回波信号用其包含的采样点的幅度实际测量值序列表示为Ac(1)Ac(2)…Ac(m)，海面目标回波信号用其包含的采样点的幅度实际测量值序列表示为At(1)At(2)…At(m)；S2：构建卡尔曼滤波器模型S2‑1将海面回波信号的第k采样点的幅度实际测量值记为Ac(k)，幅度估计值记为Ae(k)，幅度预测值记为AP(k)，斜率预测值记为Sp(k)，斜率估计值记为Se(k)，其中k为大于等于1且小于等于m的整数；将雷达采样前海面回波信号的幅度预测初始值记为AP(0)，幅度估计初始值记为Ae(0)，斜率估计初始值记为Se(0)，其中AP(0)和Ae(0)可取任意非零数，Se(0)为0；S2‑2采用下述参数方程(1)、参数方程(2)和参数方程(3)表示卡尔曼滤波器模型：Ap(n)＝Ae(n‑1)+α·Se(n‑1) (1)Ae(n)＝Ap(n)+β·(Ac(n)‑Ap(n)) (2)Se(n)＝Sp(n)+γ·(Ac(n)‑Ap(n)‑Sp(n)) (3)其中，α、β和γ为卡尔曼滤波器模型增益参数，0<α<1，0<β<1，0<γ<1；公式(3)中Sp(n)＝Se(n‑1)；S3：提取大规模海杂波信号将海面回波信号Ac(1)Ac(2)…Ac(m)作为输入信号，输入步骤S2得到的卡尔曼滤波器模型中，通过参数方程(1)、参数方程(2)和参数方程(3)计算得到输出信号，该输出信号即为大规模海杂波信号，记为Ag(k)；S4：去除大规模海杂波信号将海面目标回波信号At(1)At(2)…At(m)减去步骤S3中所提取的大规模海杂波信号Ag(k)，即可将大规模海杂波信号从海面目标回波信号中去除。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：高志强，全成，段衍东，陈薇，胡丽霞，
申请(专利权)人：宁波成电泰克电子信息技术发展有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。