一种基于线性预测的海杂波中通信干扰抑制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于线性预测的海杂波中通信干扰抑制方法，包括如下步骤：步骤1，雷达接收回波数据记为X，其中X为M*K维的复数矩阵；步骤2，标记每个脉冲有无干扰信号存在，形成K维的标签向量：步骤3，对复数矩阵进行离散傅里叶变换；步骤4，计算干扰检测门限：步骤5，对第个脉冲的距离频域数据进行干扰滤波处理；步骤6，对矩阵进行逆离散傅里叶变换，获得干扰抑制后的时域数据矩阵。本发明专利技术所公开的方法基于海杂波和目标数据的时间相关性，对不同频点的干扰值，利用相邻的无干扰数据进行线性预测并插值，在实现干扰抑制的同时更好的保持了目标信号，使得干扰抑制后的雷达目标检测概率得到提升。到提升。到提升。

【技术实现步骤摘要】
一种基于线性预测的海杂波中通信干扰抑制方法


[0001]本专利技术属于干扰抑制研究领域，特别涉及该领域中的一种基于线性预测的海杂波中通信干扰抑制方法，可有效解决因无线电通信干扰给雷达对海探测带来的性能下降问题。

技术介绍

[0002]P波段雷达具有远程预警和反隐身能力，而随着无线电技术的不断发展，雷达工作的电磁环境日趋复杂，其中调频收发机核准频率范围为31～470MHz，电视信号的UHF频段范围是300MHz～3000MHz，这使得P波段雷达非常容易受到无线通信干扰的影响。对于雷达目标检测来说，干扰出现会导致目标检测中的虚警或漏警，因此P波段雷达海杂波中干扰检测与抑制是一个值得研究和解决的问题。
[0003]国内外关于干扰抑制问题研究颇多，主要可以分为非参数化方法和参数化方法两大类。参数化方法基于射频干扰是由一系列正弦信号组成的模型假设，通过模型参数估计获得干扰信号，但这种方法的性能受模型准确性影响且计算复杂度较高。非参数化方法经典的为频域陷波法和子空间投影法，其中子空间投影法计算复杂度较高，而频域陷波法计算简单，是一种最通用的方法，传统的频域陷波法由于直接将干扰频点置零，使得目标回波的频谱分量存在损失。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题就是提供一种基于线性预测的海杂波中通信干扰抑制方法，能在有效抑制海杂波中通信干扰的同时更好的保持目标信号，从而提高雷达对目标的检测能力。
[0005]本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种基于线性预测的海杂波中通信干扰抑制方法，其改进之处在于，包括如下步骤：
[0007]步骤1，雷达接收回波数据记为X，其中X为M
×
K维的复数矩阵，M和K分别表示雷达回波数据的距离单元数和脉冲数；
[0008]步骤2，标记每个脉冲有无干扰信号存在，形成K维的标签向量l(k)：
[0009][0010]步骤3，对复数矩阵X进行离散傅里叶变换，形成雷达回波数据的距离频域数据矩阵Y，并从矩阵Y中取连续的L列无干扰信号数据，形成无干扰数据的距离频域数据矩阵Z；
[0011]步骤4，基于无干扰数据的距离频域数据矩阵Z，计算干扰检测门限T
m
：
[0012][0013]其中，z(m,l)为矩阵Z的第m行，第l列元素；
[0014]步骤5，将第一个与无干扰数据相邻的干扰脉冲序号记为k0，对第k0个脉冲的距离频域数据进行干扰滤波处理，然后将第k0个脉冲标记为无干扰数据，即令l(k0)＝0，具体地：
[0015]步骤51，取矩阵Y中第k0列元素，判断干扰信号在距离频域出现的位置为{m
j
,j＝1,2,...,J}，满足y(m
j
,k0)为矩阵Y的第m
j
行，第k0列元素，J表示有干扰的频点个数；
[0016]步骤52，令AR模型阶数P＝10，当无干扰脉冲出现在k0前，则利用无干扰数据的距离频域数据矩阵Z中第m
j
行元素，采用Burg算法计算海杂波数据的前向预测系数a1,a2,...,a
P
，反之，则计算其后向预测系数b1,b2,...,b
P
；
[0017]步骤53，用线性预测结果替换矩阵Y中第m
j
行，第k0列的元素值：
[0018][0019]步骤6，重复步骤5，直至将所有脉冲均标记为无干扰数据，对矩阵Y进行逆离散傅里叶变换，获得干扰抑制后的时域数据矩阵X
′
。
[0020]本专利技术的有益效果是：
[0021]本专利技术所公开的方法基于海杂波和目标数据的时间相关性，对不同频点的干扰值，利用相邻的无干扰数据进行线性预测并插值，在实现干扰抑制的同时更好的保持了目标信号，使得干扰抑制后的雷达目标检测概率得到提升。
附图说明
[0022]图1是本专利技术方法的流程框图；
[0023]图2是实验所用某岸基P波段雷达对海测量的雷达回波数据距离—脉冲幅值图；
[0024]图3是采用本专利技术方法对图2所示雷达回波数据进行干扰抑制处理后的数据距离—脉冲幅值图；
[0025]图4是采用本专利技术方法对图2所示雷达回波数据进行干扰抑制处理后的MTD目标检测结果图。
具体实施方式
[0026]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0027]实施例1，本实施例公开了一种基于线性预测的海杂波中通信干扰抑制(频域滤波)方法，如图1所示，包括如下步骤：
[0028]步骤1，雷达接收回波数据记为X，其中X为M
×
K维的复数矩阵，M和K分别表示雷达
回波数据的距离单元数和脉冲数；
[0029]步骤2，标记每个脉冲有无干扰信号存在，形成K维的标签向量l(k)：
[0030][0031]步骤3，对复数矩阵X进行离散傅里叶变换，形成雷达回波数据的距离频域数据矩阵Y，并从复数矩阵Y中取连续的L列无干扰信号数据，形成无干扰数据的距离频域数据矩阵Z；
[0032]即Y＝fft(X)，其中，fft(
·
)为matlab中的快速傅里叶变换函数；
[0033]步骤4，基于无干扰数据的距离频域数据矩阵Z，计算干扰检测门限T
m
：
[0034][0035]其中，z(m,l)为矩阵Z的第m行，第l列元素；
[0036]步骤5，将第一个与无干扰数据相邻的干扰脉冲序号记为k0，对第k0个脉冲的距离频域数据进行干扰滤波处理，然后将第k0个脉冲标记为无干扰数据，即令l(k0)＝0，具体地：
[0037]步骤51，取矩阵Y中第k0列元素，判断干扰信号在距离频域出现的位置为{m
j
,j＝1,2,...,J}，满足y(m
j
,k0)为矩阵Y的第m
j
行，第k0列元素，J表示有干扰的频点个数；
[0038]步骤52，令AR模型阶数P＝10，当无干扰脉冲出现在k0前，则利用无干扰数据的距离频域数据矩阵Z中第m
j
行元素，采用Burg算法计算海杂波数据的前向预测系数a1,a2,...,a
P
，反之，则计算其后向预测系数b1,b2,...,b
P
；
[0039]步骤53，用线性预测结果替换矩阵Y中第m
j
行，第k0列的元素值：
[0040][0041]步骤6，重复步骤5，直至将所有脉冲均标记为无干扰数据，对矩阵Y进行逆离散傅里叶变换，获得干扰抑制后的时域数据矩阵X
′
。即X
′
＝ifft(Y)，其中，ifft(
·
)为matlab中的逆快速傅里叶变换函数。
[0042]本专利技术方法的效果可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于线性预测的海杂波中通信干扰抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，雷达接收回波数据记为X，其中X为M
×
K维的复数矩阵，M和K分别表示雷达回波数据的距离单元数和脉冲数；步骤2，标记每个脉冲有无干扰信号存在，形成K维的标签向量l(k)：步骤3，对复数矩阵X进行离散傅里叶变换，形成雷达回波数据的距离频域数据矩阵Y，并从矩阵Y中取连续的L列无干扰信号数据，形成无干扰数据的距离频域数据矩阵Z；步骤4，基于无干扰数据的距离频域数据矩阵Z，计算干扰检测门限T
m
：其中，z(m,l)为矩阵Z的第m行，第l列元素；步骤5，将第一个与无干扰数据相邻的干扰脉冲序号记为k0，对第k0个脉冲的距离频域数据进行干扰滤波处理，然后将第k0个脉冲标记为无干扰数据，即令l(k0)＝0，具体地：步骤51，取矩阵Y中第k0列元素，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉石，夏晓云，黎鑫，许心瑜，尹志盈，赵鹏，万晋通，张金鹏，张浙东，李善斌，李慧明，尹雅磊，李清亮，朱秀芹，余运超，
申请(专利权)人：中国电波传播研究所中国电子科技集团公司第二十二研究所，
类型：发明
国别省市：