为实现对高频地波雷达(high frequency surface wave radar,HFSWR)一阶海杂波谱中目标的检测,提出了基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的空域海杂波抑制算法(简称空域SVD算法).空域SVD算法是利用海杂波较强的相关性,将...为实现对高频地波雷达(high frequency surface wave radar,HFSWR)一阶海杂波谱中目标的检测,提出了基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的空域海杂波抑制算法(简称空域SVD算法).空域SVD算法是利用海杂波较强的相关性,将邻近距离单元作为参考,对其阵列协方差矩阵进行SVD,估计空域的海杂波子空间和噪声子空间;再利用子空间的正交性,从阵列回波信号中去除其在海杂波子空间的投影分量,达到在空域抑制海杂波的目的.该方法与现有的空域海杂波抑制方法相比,不需要预先知道海杂波的方位,利用阵列协方差矩阵的SVD来估计子空间,使得子空间的估计比较容易且准确,提高了输出信杂噪比(signal to clutter plus noise ratio,SCNR),有利于目标的检测.展开更多
文摘为实现对高频地波雷达(high frequency surface wave radar,HFSWR)一阶海杂波谱中目标的检测,提出了基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的空域海杂波抑制算法(简称空域SVD算法).空域SVD算法是利用海杂波较强的相关性,将邻近距离单元作为参考,对其阵列协方差矩阵进行SVD,估计空域的海杂波子空间和噪声子空间;再利用子空间的正交性,从阵列回波信号中去除其在海杂波子空间的投影分量,达到在空域抑制海杂波的目的.该方法与现有的空域海杂波抑制方法相比,不需要预先知道海杂波的方位,利用阵列协方差矩阵的SVD来估计子空间,使得子空间的估计比较容易且准确,提高了输出信杂噪比(signal to clutter plus noise ratio,SCNR),有利于目标的检测.
