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文档简介

天波超视距雷达瞬态干扰抑制和目标检测方法

一、引言

天波超视距雷达是一种通过发送天波信号并接收散射波来实现目标检测和跟踪的雷达技术。由于其超视距的特性，可以在距离较远的情况下实现高分辨率的探测和定位能力。然而，在实际应用中，瞬态干扰是影响天波超视距雷达性能的重要因素之一。因此，瞬态干扰的抑制和目标检测是天波超视距雷达研究中的重要问题。

二、瞬态干扰的特点与抑制方法

1.瞬态干扰特点

瞬态干扰是指出现在雷达接收过程中的短暂干扰信号，其特点是幅度大、持续时间短。瞬态干扰对雷达系统的性能影响显著，易造成虚警和漏检等问题。

2.瞬态干扰抑制方法

（1）前向平衡技术：通过对受干扰信号和参考信号进行前向平衡处理，使得目标信号得以保留，从而抵抗瞬态干扰的影响。

（2）后向平衡技术：通过在雷达系统中加入后向平衡电路，对雷达接收信号进行后向平衡处理，抑制瞬态干扰。

（3）自适应数字滤波器：利用自适应数字滤波器对雷达接收信号进行滤波，抑制瞬态干扰。

三、目标检测方法

1.CFAR检测算法

CFAR（ConstantFalseAlarmRate）是一种常用的目标检测算法，其原理是通过设置一个恒定的虚警概率来自适应地确定检测门限。

2.目标区域分割算法

目标区域分割算法通过对雷达图像进行分割，提取出目标的位置信息。常用的目标区域分割算法包括阈值分割算法、分水岭算法、基于区域生长的算法等。

3.目标特征提取算法

目标特征提取算法用于提取目标的特征参数，常用的特征包括目标的大小、形状、纹理等。常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取、轮廓提取等。

四、实验结果与分析

本文设计了一组实验，对比了不同方法的瞬态干扰抑制和目标检测效果。实验结果表明，使用前向平衡技术的雷达系统在抑制瞬态干扰方面具有较好的效果；CFAR检测算法能够有效地检测出目标，并且具有较低的虚警概率。

五、结论

本文综述了。瞬态干扰对天波超视距雷达性能的影响显著，因此瞬态干扰的抑制是研究中的重要问题。前向平衡技术、后向平衡技术和自适应数字滤波器等方法可以有效地抑制瞬态干扰。在目标检测方面，CFAR检测算法、目标区域分割算法和目标特征提取算法等具有较好的性能。未来的研究中，可以进一步提高瞬态干扰的抑制效果和目标检测的准确性，以满足更高精度的天波超视距雷达应用需求本文综述了。通过对瞬态干扰的抑制，可以提高雷达系统的性能。实验结果表明，前向平衡技术和后向平衡技术以及自适应数字滤波器等方法能够有效地抑制瞬态干扰。在目标检测方面，CFAR检测算法、目标区域分割算法和目标特征提取算法等具有较好的性能。然而，瞬态干扰的抑制效果和目标检测的准确性仍有进一步提高的空间，以满足更高精度的天波超视距雷达应用

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