[发明专利]一种基于CLEAN算法的窄带雷达回波杂噪抑制方法

说明书

技术领域

本发明属于窄带雷达回波杂波抑制和噪声抑制技术领域，特别涉及一种基于CLEAN算法的窄带雷达回波杂噪抑制方法，可实现窄带雷达回波中的地杂波、气象杂波和噪声的抑制。

背景技术

CLEAN算法是一种在去除特定频率信号的同时将信号副瓣也一并去除的解卷积技术，在改善图像质量方面有广泛应用。雷达信号处理领域的CLEAN算法是一种可以准确的去除单频分量的信号处理方法，但是它要求已知要去除分量对应的频点信息。

在雷达信号处理领域，现有的杂波抑制方法主要有动目标显示（MTI）、广义匹配滤波器（GMF）和CLEAN算法。MTI方法由于具有非线性的幅度调制特性，会对目标的多普勒谱结构产生影响。有人提出利用广义匹配滤波的方法解决了现有动目标显示技术在杂波抑制阶段对目标多普勒谱存在的非线性调制的问题。然而，由于该方法需要估计杂波样本自相关矩阵，运算量和运算复杂度大。还有人提出利用CLEAN算法抑制具有一定带宽的零频地杂波，在抑制杂波的同时很好的保留了目标信号的多普勒结构，取得了较好的杂波抑制结果。然而，这种传统的基于CLEAN算法的杂波抑制手段若要准确抑制具有一定带宽的零频地杂波，，必须需要杂波带宽的先验信息，只有得到这些先验信息的情况下，才能将回波信号中杂波分量有效的去除。

实际应用中，雷达回波不只包含地杂波，特别地，对空中目标的检测识别通常伴随着由云雨产生的气象杂波这种具有一定多普勒平移和带宽的非零频杂波。目前对如何利用CLEAN算法去除非零频杂波还没有研究。同时，雷达回波中不可避免的都会含有噪声分量，传统方法并没有在去除杂波的同时实现去噪。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于CLEAN算法的窄带雷达回波杂噪抑制方法。本发明在复杂杂波背景下有效的搜索杂波频点和杂波区间，并利用CLEAN算法去除杂波，同时利用在搜索杂波频点和杂波区间过程中估计出的噪声功率，结合CLEAN算法的特点，实现噪声抑制。

为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

一种基于CLEAN算法的窄带雷达回波杂噪抑制方法包括以下步骤：

S1：利用窄带雷达接收回波数据x_N；在回波数据x_N中，选取出目标回波样本s_N和杂噪回波样本c_N；

S2：得出杂噪回波样本中的杂波频点位置；

S3：得出杂噪回波样本中的杂波频带位置；

S4：根据所述杂噪回波样本中的杂波频点位置、以及杂噪回波样本中的杂波频带位置，确定CLEAN算法要去除的频率位置范围；

S5：根据所述CLEAN算法要去除的频率位置范围，利用CLEAN算法滤除目标回波样本s_N中对应的谐波成分，得到杂波抑制后回波数据；

S6：对杂波抑制后回波数据进行噪声抑制。

本发明的特点和进一步改进在于：

在步骤S1中，在接收到回波数据x_N之后，首先确定目标所在距离单元，将目标所在距离单元表示为第M₁个距离单元，并将第M₁个距离单元的回波数据作为目标回波样本s_N；然后选取与第M₁个距离单元相距5-8个距离单元的回波数据作为杂噪回波样本c_N。

所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21：对杂噪回波样本c_N作傅里叶变换，得到杂噪回波样本频点数据C_N，对C_N进行窗长为L步长为1的滑窗处理，对每次滑窗得到的长度为L的数据求均值，利用所有均值组成一个长度为N-L+1的序列P_N-L+1，N表示杂噪回波样本的数据长度；

S22：对P_N-L+1的所有均值作升序排列，得到升序序列

S23：将所述升序序列中前N-2L′个均值在P_N-L+1中的位置记录为集合L_oc，L′为最大气象杂波多普勒漂移频点数；