[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

摘要

本发明公开了一种参数可选择的多模型雷达海杂波自适应抑制处理方法,首先通过给定的雷达扫描的前N帧回波数据，对前N帧雷达回波数据进行数据统计，得出这些数据的各种模型特征参数值；然后将参数值分别带入到瑞利分布模型、对数正太分布模型、韦布尔分布模型、K分布模型中，得到四种模型的分布曲线图，再与雷达回波数据的分布曲线图作比较，选择最接近的模型，以此模型作为海杂波对消的背景；最后将后续N+i（i=1,2,3…）帧雷达回波数据与背景作对消处理，自适应抑制雷达海杂波的干扰，提高船舶雷达对目标检测的能力。

主权项

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，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‑Y₃P＝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。