基于图像分析的天波雷达干扰抑制方法研究

With the development of defense technology, long-range strike becomes significant threat to the national defense security. Sky-wave over-the-horizon radar (OTHR) can detect the targets beyond the line-of-sight limitation, which is very important in defense technology. However, the performances of sky-wave OTHR are constrained by the interference analysis and suppression techniques. The powerful sea-clutter and unknown bursting interference can greatly degrade the OTHR performances. This project proposes to consider the problem of sea-clutter exaction and interference detection as an image analysis problem. By taking the advantage of the characteristics of radar receiving signals and image analysis techniques, sea-clutter exaction and interference estimation methods will be developed. Then, processing programs will be designed for suppressing transient interference and radio frequency interference. Novel algorithms will be developed by employing image characteristics as optimization goals to achieve the ability of adaptively optimization in interference suppression. By designing the adaptive processing schemes in novel routes, this project will help sky-wave OTHR perform robust in the presence of interference. Meanwhile, research results will be referable to the researchers who consider employing image processing techniques in other radars.

随着国防科技的发展，防区外远距离打击成为我国国家安全的重要威胁。作为探测超视距目标的主要手段，天波雷达是国防科技的一个重要研究方向。现代天波雷达的性能受到了干扰分析与抑制技术的制约，在处理海杂波和突发干扰时缺乏有效手段。本项目拟研究基于图像分析的天波雷达干扰抑制方法，因应雷达接收信号时频域和多普勒域特性，将信号检测和估计问题转化为图像分析问题，引入图像分析技术，提出创新的海杂波提取和干扰分析方法。然后，基于图像分析结果，进行瞬态干扰和射频干扰的抑制方案设计，将图像预处理、图像分析、干扰特性估计和自适应干扰抑制合为一体，实现天波雷达在干扰突发时稳定的目标检测能力。通过本项目研究，为天波雷达解决干扰抑制问题提出新思路和新方法，提升天波雷达工作性能，同时，研究成果对图像处理在雷达领域的更广泛应用也有一定借鉴意义。

天波超视距雷达无法避开突发射频干扰和瞬态干扰，故必须提高其干扰分析与抑制能力。针对干扰与海杂波难以建模、特性未知及相互影响导致干扰抑制难优化问题，本项目提出了基于图像分析的干扰抑制创新研究，将干扰检测与估计难题转换为图像分析问题，取得了特色创新成果。.首先，本项目研究了雷达信号图像的生成方法，基于五维组合构造了六种图像，分析了不同图像中干扰、杂波和噪声的特性。其次，设计了基于直线检测的瞬态干扰检测算法，提出了瞬态干扰抑制的波束形成新方法。然后，创新地运用LOG算子解决邻近海杂波问题，设计了窄带干扰线检测算法。之后，针对海杂波区域形状不规则等特点，提出了基于图像二值化与水平集方法的海杂波区域提取算法。随着干扰区域提取更精确，干扰抑制算法性能更高。最后，针对干扰抑制评价问题，采用纹理特征如Tamura粗糙度来衡量干扰抑制程度，优化设计干扰抑制算法、途径和方案，实现自适应的干扰抑制及优化。.本项目运用图像处理和雷达信号处理的交叉研究，为天波雷达干扰抑制提供新的技术思路，提高了雷达的干扰抗性和工作性能。同时，本项目首次将图像分析引入天波雷达信号图像，对图像处理在雷达信号处理领域的联合研究具有很好的学术参考价值。