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        沖激雷達接收中隨機射頻干擾的抑制方法

        作者: 時間:2014-03-13 來源:網絡 收藏

        算法的計算結果見圖3,圖3(a)中的尖峰是所產生的隨機性射頻干擾,顯然,干擾的分布是隨機的,圖3(b)是中值濾波的結果,圖中這種隨機的RFI已經被消除。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/259543.htm

        (a)中值濾波前的數據圖 (b)中值濾波后的數據圖

        圖3、中值濾波前后的數據圖

        4.2、算法的性能評估

        4.2.1、干擾能量抑制比(IESR)

        在 抑制過程中,將RFI被對消的能量與SPR接收信號中RFI能量的比值,定義為IESR。它表示算法對RFI抑制的整體效果。由式(2)的模型,設接收信 號為x(n)(n =0,…,N-1),s(n)為目標回波信號,隨機噪聲為r(n);抑制RFI后的輸出信號為y(n),殘余隨機噪聲為 r’(n),則干擾能量抑制比為

        (9)

        波 形平均的干擾能量抑制比為IESR:97.496% 中值濾波的干擾能量抑制比IESR=99.672% 。圖4給出了波形平均算法的IESR與算法平均次數M的相對應關系,可見隨M 的增大,IESR逐漸提高,但在M >10O時,IESR基本上保持不變,所以再增加波形平均的次數,算法的IESR沒有明顯提高。

        圖4、波形平均的IESR與平均次數M 的關系

        4.2.2、且標回波信號歸一化的均方誤差(NMSE)

        IESR反映了隨機RFI抑制過程中,RFI被抑制的程度,但沒有考慮算法對SPR 目標回波信號所造成的失真。現定義目標回波信號的NMSE來量化RFI的抑制對目標回波產生的影響,歸一化的均方誤差為

        (10)

        式 中s(n),s’(n)分別是RFI抑制前后目標的回波信號,s(n)通常很難得到完整的解析式,所以式(10)是NMSE的理論計算式。在實際的計算過 程,用屏蔽掉隨機RFI的接收回波,來作為s(n)代入計算。顯然,NMSE越小,RFI的抑制對目標回波信號的影響越小,即信號的保真度越高。

        4.2.3 、RFI抑制前后的SCR

        RFI抑制之前的SCR1
        (11)

        RFI抑制之后的SCR2
        (12)

        綜合上述3項性能指標,對波形平均算法、中值濾波算法和頻域陷波算法進行評定,見表1,其中處理增益△SCR=SCR2-SCR1,表明在RFI抑制的同時,算法對其它隨機噪聲抑制也有較好的效果。

        表1、3種RFI抑制算法性能評估表

        從 表1中可以看出中值濾波算法的性能最優良,它具有較高的RFI抑制能力,且能很好地保留目標的回波信號,信號扭曲度最小,NMSE僅為 -38.241dB;而且在RFI抑制的同時,能大幅度地提高目標信號的信雜比,處理增益達到31.8414dB。波形平均算法的性能比中值濾波算法稍差 一些;而頻域陷波算法的性能最差,對于隨機性的RFI,其性能遠不及前兩種算法,基本上不能有效去除。

        5、結束語

        本文在時域用波形平均和中值濾波的方法,對UWB-SPR回波信號中由移動通信設備所產生的進行了抑制,給出了波形平均和中值濾波的具體算法,用實測數據進行了驗證,結果表明波形平均和中值濾波都能有效快速地抑 制隨機性的射頻干擾,其中中值濾波算法性能最優良。


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