[发明专利]一种基于参数选择的雷达海杂波自适应抑制处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种雷达领域，特别涉及一种基于参数选择的雷达海杂波自适应抑制处理方法。

背景技术

随着社会的进步，雷达应用越来越广泛，不仅在军事应用领域，在民用领域，如民航调度、空中管制、海运导航等都有重要的应用。由于海上环境比较复杂,在船舶出港、航运期间,为了能够提高船舶交通的安全性,航海雷达起着至关重要的作用。航海雷达主要作用是目标检测,能够提前检测出目标所在,就能够提前判定是否存在危险,提前做好应对措施。但是由于海杂波干扰存在,当雷达检测目标时,可能会出现误检、漏检，造成一些预想不到的损失。

而近年来，在雷达海杂波抑制领域得到了迅速的发展与应用，包括基于神经网络提取海杂波预测模型参数的海杂波抑制算法、基于非线性分析的海杂波抑制算法、基于核函数和带宽的海杂波概率密度函数估计算法，但是这些算法的预算量比较大，也比较复杂。因此，本发明提出一种简单有效、参数可选择的多模型雷达海杂波自适应抑制处理方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开了一种基于参数选择的雷达海杂波自适应抑制处理方法。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于参数选择的雷达海杂波自适应抑制处理方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1，模拟雷达回波数据：

首先设置参数，取均值u＝0.5，方差σ＝2，模拟海杂波的数据点数N＝1000，运用MATLAB软件仿真得到模拟的雷达回波数据

f＝y₁+y₂＝y₁+Acos(2π·100t)

其中，海杂波为序列y₁，目标信息为

y₂＝Acos(2π·100t)

t是时间变量，A是目标的幅度信息，可以根据不同的海情取值，模拟回波数据由两部分组成：第一部分称为数据f₁，表示的是雷达扫描前N帧的数据；第二部分称为数据f₂，表示的是雷达扫描N+i帧数据，其中i是雷达扫描次数；

步骤2，统计雷达回波数据f₁的特征参数值：

通过MATLAB软件可以对模拟的雷达回波数据f₁序列

f₁＝y₁+y₂＝y₁+Acos(2π·100t)

进行统计计算，得到4种模型的参数；

步骤3，海杂波分布模型对比：

将步骤2统计出的参数分别代入到瑞利分布模型、对数正态分布模型、韦布尔分布模型和K分布模型，得到4种模型的分布曲线图，然后将回波数据的分布曲线图与上述4种模型的分布曲线图作比较，选择与回波数据的分布曲线图最接近的模型，作为对消处理的背景；步骤4，对消处理：

首先要对回波数据序列f₂和步骤3选择的模型序列y₃分别作傅里叶变换得到F₂和Y₃，然后再分别算出他们的功率谱密度函数为P₂和P₃，最后将F₂与Y₃和P₂与P₃作相减对消：

F＝F₂-Y₃

P＝P₂-P₃

步骤5，显示结果：

观察对消后的时域图、频域图、功率谱密度图，得到仿真结果。

作为本发明的一种改进，统计雷达回波数据f₁的特征参数值，并对步骤2中的四种模型瑞利分布模型、对数正太分布模型、韦布尔分布模型、K分布模型选择其中一种合适模型进行杂波抑制处理。

本发明所提出的海杂波抑制方法，用户可以根据不同海情，设置不同的参数；通过将雷达回波数据的分布曲线图与不同的海杂波分布模型的分布曲线图进行对比，选择合适的海杂波分布模型进行抑制海杂波的干扰，把对目标的影响降至最小，提高目标检测能力，使得结果更加准确。

附图说明

图1是本发明的船用雷达海杂波的抑制方法的流程示意图；

图2是回波与韦布尔分布模型的分布曲线的对比图；

图3是回波与韦布尔分布模型对消后的时域效果图；

图4是回波与韦布尔分布模型对消后的频域效果图；