[发明专利]一种雷达密集假目标干扰抑制方法有效
申请号: | 201510481628.2 | 申请日: | 2015-08-03 |
公开(公告)号: | CN105044686B | 公开(公告)日: | 2017-05-10 |
发明(设计)人: | 龙超;童建文;潘望;郑坚;欧乐庆;潘江华;王寿峰;赵春光;汪洋;孙宜斌;章林;付乾良;陈凌;孙超;桂祎恂 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
主分类号: | G01S7/36 | 分类号: | G01S7/36 |
代理公司: | 江苏圣典律师事务所32237 | 代理人: | 胡建华 |
地址: | 210007 江苏省南京*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明涉及一种雷达干扰抑制方法,特别涉及一种雷达密集假目标干扰抑制方法,包括步骤1,导入雷达扫描的待检测目标方位视频数据,计算待检测目标方位噪声功率,得到噪声估值;步骤2,干扰感知感知干扰环境,定位干扰源;步骤3,干扰识别对干扰区域雷达扫描视频数据进行信号统计分析,判定是否存在密集假目标干扰;步骤4,干扰抑制采用频域滤波技术对密集假目标干扰数据进行抗干扰抑制处理;步骤5,目标检测采用CFAR处理抗干扰抑制后的待检测目标数据;步骤6,对待检测目标进行跟踪和航迹关联,完成目标跟踪。本方法保证雷达在密集假目标影响下的正常工作,通过特征分析的方法判别密集假目标是否存在。 | ||
搜索关键词: | 一种 雷达 密集 目标 干扰 抑制 方法 | ||
【主权项】:
一种雷达密集假目标干扰抑制方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,计算雷达扫描数据参数:导入雷达扫描的待检测目标的原始视频数据,计算待检测目标方位噪声功率,得到噪声估值;步骤2,干扰感知:感知干扰环境,定位干扰源,确定干扰中心和干扰区域;步骤3,干扰识别:对步骤2中的干扰区域雷达原始视频数据进行信号统计分析,判定是否存在密集假目标干扰;步骤4,干扰抑制:采用频域滤波技术对密集假目标干扰数据进行抗干扰抑制处理;步骤5,目标检测:采用恒虚警CFAR处理抗干扰抑制后的待检测目标数据;步骤6,对待检测目标进行跟踪和航迹关联,完成目标跟踪;步骤1包括:将雷达扫描的待检测目标方位区域划分为K个方位单元,获取每个方位单元上的噪声功率均值,即待检测目标方位噪声功率,通过对所有方位单元的噪声功率数据采用选小处理,得到噪声估值Pnoise;步骤2包括:将待检测目标方位噪声估值与设定的阈值gate比较,判定噪声估值超过阈值gate的待检测目标方位存在干扰源,阈值gate由噪声估值Pnoise决定:gate=1.2*Pnoise;步骤3包括如下步骤:步骤3‑1,选择干扰区域:干扰区域的选择包括两种部分:部分一为以步骤2计算得到的干扰中心方位开窗,选择干扰区域;部分二为人工选择,通过人机交互在雷达视频数据的中间距离区域选择一个开窗作为干扰区域;由此得到连续两个窗口区域;选定的干扰区域数据由步骤1中M个距离和N个方位上的原始视频数据构成,用P(i,j)表示;步骤3‑2,斜度计算:计算选定的干扰区域视频数据P(i,j)的频谱S(i,j):S(i,j)=log(|FFT(P(i,j))|),0<i≤M,0<j≤N,其中,i表示原始视频数据的距离单元,j表示原始视频数据的方位单元,FFT表示利用快速傅里叶变换计算频谱数据;对频谱数据S(i,j)进行统计分析,定义X1,X2,X3分别为一阶、二阶、三阶累积和的均值,计算公式为:X1=1MNΣi=1MΣj=1NS(i,j),]]>X2=1MNΣi=1MΣj=1NS2(i,j),]]>X3=1MNΣi=1MΣj=1NS3(i,j),]]>定义斜度skew计算公式如下:skew=X3-3·X1·X2+2·X13[X2-X12]3/2;]]>步骤3‑3,干扰判别:当斜度统计量skew满足给定的门限T时,判定步骤3‑1的干扰区域存在密集假目标干扰,当连续两个窗口数据至少有一个满足密集假目标干扰判定,则输出干扰标识为真,否则输出干扰标识为假,完成当前扫描周期的干扰判别。
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