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基于强散射点剔除的自适应窄带RFI抑制滤波器
  • ISSN号:1009-5896
  • 期刊名称:《电子与信息学报》
  • 分类:TN957[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:国防科技大学电子科学与工程学院,长沙410073
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61302146)
作者: 李悦丽
中文摘要:

在低频超宽带合成孔径雷达中,VHF/UHF频段密集的窄带射频干扰(RFI)严重影响了雷达性能。常规RFI抑制滤波器在干扰频点的陷波造成了宽带信号的能量损失,抬高了点目标的距离向旁瓣。该文提出一种可减小自适应滤波器旁瓣效应的方法:通过在距离压缩域剔除场景内的强散射点,减小输入信号中的宽带目标信号能量,提高自适应谱线增强器(ALE)对窄带干扰估计的精度,再从原始信号中减去干扰即得到目标回波信号。这种剔除强散射点的方法利用了匹配滤波后宽带信号与窄带干扰的时域特性差异,能有效降低自适应滤波器的旁瓣效应。该文选择归一化最小均方误差(NLMS)算法对剔除强散射点的自适应窄带RFI抑制滤波器进行了性能评估,与传统算法的对比试验表明该方法可在抑制RFI的同时有效减小强目标的距离向旁瓣。

英文摘要:

The performance of low frequency Ultra-Wide-Band(UWB) Synthetic Aperture Radar(SAR) is seriously affected by narrow band Radio Frequency Interference(RFI) in the VHF/UHF band. RFI suppression, by placing notches over the energy spectra to remove the RFI spikes, results energy loss of the wide-band signals and raises the range direction side-lobes. This paper presents an approach to suppress the side-lobe in range direction caused by adaptive filtering. After clipping main energy of strong scatterers in range compression domain before RFI estimation, the interference signals are estimated using an Adaptive Line Enhancer(ALE) and subtracted from the radar echo. The clipping approach makes use of the different time-domain characteristics between wide-band signal and narrow band interference, and by using pulse compression technology the method can be processed efficiently. To investigate the performance of RFI suppression, clipping of strong scatterers is combined to the ALE based on Normalized Least Mean Square(NLMS) algorithm. Simulation results and experimental data test compared with the conventional algorithms suggest that side-lobes of the strong scatters can be reduced effectively in RFI suppression.

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期刊信息
  • 《电子与信息学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院电子学研究所 国家自然科学基金委员会信息科学部
  • 主编:朱敏慧
  • 地址:北京市北四环西路19号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jeit@mail.ie.ac.cn
  • 电话:010-58887066
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-5896
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4494/TN
  • 邮发代号:2-179
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24739