雷达空时二维地杂波建模及其抑制算法的软件实现

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1、摘要摘要雷达的在军事、气象、农业、生态等方面均有很广泛的应用。由于雷达检测目标的背景环境十分复杂，存在各种各样的杂波和干扰，所以抑制雷达杂波，从而提高雷达在复杂杂波环境中的目标检测概率是雷达领域十分重要的研究内容。研究抑制杂波的方法需要真实的模拟杂波环境，迄今为止，人们已经建立了许多模拟雷达杂波和抑制杂波的理论和方法。其中，空时自适应信号处理(STAP)方法能够很好的抑制杂波，获得比较好的检测概率。广义最大似然比检测算法(GLR)是空时自适应信号处理的比较典型的算法。本文针对机载雷达杂波建模及其抑制算法开展了以下工作：(1)全面分析了雷达面临的干扰与杂波以及各种干扰与杂波的特点，

2、重点分析了四种常见的杂波模型。(2)总结了机载雷达杂波的主要抑制方法，并对它们的性能，特点做了分析。(3)为了模拟真实环境中的雷达杂波，使用零记忆非线性变换法对瑞利分布、对数正态分布、K一分布和韦伯分布等四种不同分布的杂波进行了仿真，并且把一维杂波序列扩展到了二维序列，通过仿真得出的二维杂波的峰值能够随着多普勒频率和空间频率正确移动。(4)研究了空时自适应算法中的广义最大似然比算法在软件上的实现方法。使用由频移扩展得到的地杂波，通过仿真验证了空时自适应处理算法对扩展得到的杂波抑制效果明显，频移扩展得到的地杂波具有一定的实际应用价值。关键词：机载雷达，地杂波，杂波抑制，广义最大似然

3、比检测算法垒旦墨墅坠堡●____●__________--_-_--_____________-____-___-_●______________●____l_-I_●●。。。。。。。。’1_●-__●-__---____l______●。。。。。’。。1’’—’———————————————一ABSTRACTInrecentyears，radarhasbeenwidelyusedinthemilitary,meteorology,agricultureandzoologyetc．Sincetheradarisinacomplexbackgroundenvironmentandw

4、illbeinvolvedinvarietiescluttersandinterferences，cluttersuppressionhasbecomeanimportantresearchcontentinthefieldofradarSOastoimprovetheradartargetdetectionprobabilityfromthenoisebackground．Studyingthecluttersuppressionneedsarealisticradarclutterenvironment,andmanytheoriesandmethodshavebeenadv

5、ancedtosimulateandsuppresstheradarclutters．Space-timeadaptivesignalprocessing(STAP)technologyisoneofusefultoolforcluttersuppressionanditcallachieveagooddetectionprobabilityinairborneradar．Generalizedmaximumlikdihoodratiodetectionalgorithm(GLR)isatypicalmethodofspace-timeadaptivesignalprocessi

6、ng．Basedonairborneradarcluttersandthecluttersuppression,ourworkCanbesummarizedasfollows：(1)WefullyanalyzedthecluttersandinterferenceswhichtheradariSfaced，anddiscussedmeircharacteristics，Especiallyanalyzedthefouruniversalcluttermodels．(2)Wesummarizedthemainmethodsofairbomeradarcluttersuppressi

7、onandanalyzedt量leirperformanceandcharacteristics．(3)Inordertosimulatetherealisticradarclutter,weusedZeroMemoryNon-linearmethodtosimulateRayleigh，Log-normal，KandWeibullclutters，andbroughtupamethodwhichextendstheone—dimensionalsequencetotwo-dim