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SAR抗压制性干扰方法研究

作　者: 肖鹏
导　师: 余达祥; 李淑华
学　校: 南昌航空大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 合成孔径雷达干扰抗干扰独立分量分析小波变换 Lee滤波
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 31次
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内容摘要

合成孔径雷达（SyntheticAperture Radar，SAR）是主动式微波成像雷达，具有全天候、全天时、强透射性、远距离、高分辨、实时性等诸多优点，在国防和民用领域均有广泛的应用，因此备受各国关注。SAR作为电子战中的一员，好比战场中的千里眼，探测距离越远，就能率先获得敌方情报，掌握第一手资料，做出快速反应。因此如何提高干扰机对SAR的干扰能力是电子对抗中的热点问题。同样地，抗干扰能力也是SAR性能的一个重要指标，不具备抗干扰能力的SAR是脆弱的，是容易被干扰的。本文总结了SAR干扰的主要方法，重点介绍了各种SAR压制干扰技术，提出将独立分量分析（Independent ComponentAnalysis，ICA）应用于SAR抗压制干扰之中，结果得出了ICA更适合用于SAR抗压制干扰之中，与基于小波变换的抗干扰方法相比，前者的抗干扰效果更佳。本文主要做了以下几方面工作：1．介绍了本文的研究背景和意义，SAR系统的发展现状和趋势，以及SAR对抗的研究动态。主要分析了SAR的基本原理，包括SAR的组成、SAR的方程、距离多普勒成像算法等。2．讨论了SAR的干扰方法，主要研究了压制性干扰和欺骗性干扰技术，将压制噪声干扰作为研究重点，并对压制噪声干扰和欺骗性干扰进行了仿真实验以及分析，结果表明了压制噪声干扰是一种能使SAR图像信噪比快速下降的干扰方式，而欺骗性干扰是一种能产生虚假点目标或者线目标的干扰方式。3．在噪声未知的情况下，去噪处理实际上就是是盲源分离（blind signalseparation，BSS）的具体模型之一。ICA是解决盲源分离的主要途径之一，重点介绍了ICA的原理，给出了FastICA的实现步骤，提出将FastICA算法应用于SAR噪声抑制过程中，实验结果表明FastICA算法能增强SAR的抗干扰能力。4．小波变换在信号处理领域有着广泛的应用，介绍了小波阈值去噪原理，将小波阈值去噪原理应用于SAR抗噪声干扰中，其仿真实验结果与FastICA算法进行比较分析，结果表明FastICA方法对抑制噪声干扰具有较好的效果。最后，在图像域提出了一种改进的Lee滤波SAR抗干扰方法，通过指标评价和对比，证明该方法取得了明显的改善效果。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-7
目录  7-9
第1章绪论  9-19
  1.1 研究背景与意义  9-11
    1.1.1 研究背景  9-10
    1.1.2 研究意义  10-11
  1.2 SAR 系统发展现状和趋势  11-12
  1.3 SAR 对抗研究动态  12-17
    1.3.1 SAR 干扰研究动态  12-16
    1.3.2 SAR 抗干扰研究动态  16-17
  1.4 本文结构安排  17-19
第2章 SAR 成像原理  19-37
  2.1 SAR 的主要组成  19-20
  2.2 SAR 基本原理  20-24
    2.2.1 距离向分辨率和线性调频信号  20-23
    2.2.2 方位分辨率和合成孔径原理  23-24
  2.3 SAR 方程  24-29
    2.3.1 点目标 SAR 方程  24-27
    2.3.2 分布目标 SAR 方程  27-29
  2.4 条带式 SAR 成像的简要几何关系  29-30
  2.5 SAR 回波信号模型  30-33
  2.6 SAR 成像算法  33-35
  2.7 R-D 算法仿真实验  35-36
  2.8 本章小结  36-37
第3章 SAR 干扰方法分析  37-49
  3.1 压制性干扰技术  37-42
    3.1.1 压制性干扰技术分类  37-40
    3.1.2 压制性干扰仿真实验  40-42
  3.2 欺骗性干扰技术  42-48
    3.2.1 欺骗性干扰技术分类  42-46
    3.2.2 欺骗性干扰仿真实验  46-48
  3.3 本章小结  48-49
第4章对 SAR 抗干扰方法研究  49-73
  4.1 基于 FastICA 原理的 SAR 抗干扰方法  49-59
    4.1.1 ICA 数学模型  50-51
    4.1.2 ICA 基本假设  51
    4.1.3 ICA 算法的预处理  51-52
    4.1.4 FastICA 代价函数的确立  52-53
    4.1.5 基于 FastICA 的 SAR 抗干扰步骤  53-56
    4.1.6 仿真实验结果  56-59
  4.2 基于小波变换的抗干扰方法  59-67
    4.2.1 小波变换介绍  59-61
    4.2.2 小波基函数的选择  61-62
    4.2.3 小波阈值去噪原理  62-63
    4.2.4 小波域信号抗干扰  63-66
    4.2.5 仿真实验结果  66-67
  4.3 图像域的 SAR 抗干扰方法  67-72
    4.3.1 改进的滤波算法  68-70
    4.3.2 评价指标  70
    4.3.3 仿真实验结果  70-72
  4.4 本章小结  72-73
第5章结论与展望  73-74
参考文献  74-79
发表论文和参加科研情况说明  79-80
致谢  80-81

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