高频雷达电台干扰抑制的稳健最小二乘方法

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1、第12期电子学报V01．34No．122006年12月A(X1AELE(jm0NICASINIotDec．2006高频雷达电台干扰抑制的稳健最小二乘方法李雷，许荣庆，李高鹏，刘源(哈尔滨工业大学电子工程技术研究所，黑龙江哈尔滨150001)摘要：为对抗工作环境下的非平稳短波电台干扰，本文基于对偶极化的高频地波超视距雷达接收系统提出了新的稳健最／bZ-乘抗于扰算法，改善高频雷达目标检测的性能．该方法基于凸空间最优化的思想，修正水平极化辅助天线接收数据，设定最大的环境误差范围，保证在最差误差环境下的最优干扰抑制性

2、能．通过转换该凸最优的约束方程为简单的一维搜索，提出了最优加权系数的有效求解方法．实验数据处理结果表明了方法的有效性．关键词：高频雷达；干扰抑制；稳健最小二乘；凸最优中图分类号：TN956—93文献标识码：A文章编号：0372—2112(2006)12．2288—05RobustLeastSquaresMethodforInterferenceCancellationinHighFrequencySurfaceWaveRadarULei，XURong—qing，LIGao—peng，LiuYuan(Resea

3、rchInstituteofElectronicEngineering，HarbinInstituteofTechno／ogy，Harb／n，撬b咖150001，Ch／na)Abstract：Inordertocounterthenon-smtionaryshortwaveradiointerferenceandimprovetheperformanceoftargetdetec—tion，arobustleastsquaresinterferencecancellationalgorithmbasedont

4、hedual—polarreceiverWasproposedforhighfrequencysur—facewaveradar．Basedontheideaofconvexoptimization，wemodifythesampleofhorizontalauxifiarychannel，andgetthebestperformanceofinterferencerejectionintheworstcaseerrorcircumstanceunderthelimitofinaxllnUinell'Orbo

5、und．Convertingtheconvexoptimizationquestiontosimpleonedimensionsearch，wegettheeffectivemethodtosettletheoptimalweightcoefficient．Theexperimentalresultshowsthattheproposedmethodisveryeffective．Keywords：HFradar；interferencerejecfion；robustleastsquares；convexo

6、ptimization雷达抗干扰系统提出了新的要求．考虑到高频雷达特殊的工1引言作环境，进入接收机的目标和海浪回波信号是垂直极化的，而由于工作在短波频段低端，高频雷达经常受到工作在相干扰经电离层反射后体现为椭圆极化的特性，因此基于水平同频带的短波电台干扰，特别是在夜间，电离层可以传播远距天线的旁瓣对消抗干扰算法应运而生boJ．离电台信号进入雷达接收机⋯t，大量的电台干扰使得系统根然而，实际高频雷达工作背景中，由于电离层的起伏引起本无法选出一个相对“寂静”的频率以供高频雷达正常工作．的电台干扰表现为非平稳特性，

7、海浪与目标回波的非理想垂图1分别画出了被条状和面状干扰污染后的雷达回波距离速直极化，同时水平与垂直极化天线的特性不能做到完全理想，度二维变换后的功率谱，从中可以发现，干扰抬高了雷达检测这都造成辅助水平极化天线中包含部分的海杂波与目标回背景的基底，淹没了期望的目标，增加了检测的复杂度，为了波，主辅通道干扰相关性有较大的降低，严重的影响了传统旁更好的检测目标，人们提出各种干扰抑制技术来提高信干噪瓣对消方法的有效性．比(SINR)，改善检测背景[2-4J．非平稳环境下的最优干扰抑制可认为是一种在不确定误空域自适应波

8、束形成技术被首先提出来对消进入接收机差环境下的最优化问题，而大部分的不确定误差环境下最优的电台干扰，然而，由于算法本身的缺陷，空域自适应波束形问题又可转化为凸空间最优化问题，罚函数“内部点”算法的成不能够用来对抗主瓣干扰，在抑制主瓣干扰的同时目标响提出，使凸最优化问题求解成为可能，因此，利用凸最优方法应显著降低，以至于对消掉目标，形成漏警．同时复杂的电磁求解成为干扰抑制问题的一个新的研究方向旧J．从