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沖激雷達接收中隨機射頻干擾的抑制方法

2014-03-04 來源:互聯網 字號:
式(2)中s(n)是確定性信號回波,而r0(n)是隨機信號。在上述模型中隨機信號r0(n)的均值為零,從而可以利用波形平均的方法對x(n)進行濾波。該方法滿足MSE準則,即先對x(n)進行相干疊加,再對疊加的結果求平均,來消除x(n)中的隨機性信號r0(n),而保留目標的回波信號s(n),表達式如下:

(3)

式中Xij(n)為在每一測量位置重復測量M 次的SPR二維剖面數據,i是測量位置的序號,通常稱為道數,j是重復測量的序號;Yi(n)是經波形平均輸出的UWB-SPR二維剖面數據。式(3)處理結果的誤差e(n)滿足MSE準則,即

(4)

式(3)適用于系統重復頻率較高時,在每道測量中做平均處理,而不是對道間數據的平均處理,這是因為SPR的回波信號隨著道而變化,道間數據的平均運算將降低回波信號的能量。

3.2、中值濾波算法

中值濾波算法是對一窗口內所有數據按幅值大小進行排序,取排序后序列的中間值作為原窗口中心數據的幅值;只要選取一個有效的窗口寬度,就可以對UWB-SPR二維的剖面數據序列組,進行平滑處理,消除序列中的異常部分,抑制掉峰值噪聲。中值濾波尤其適用于脈沖噪聲的抑制;而GSM 的隨機射頻干擾信號具有窄脈沖的特性,可用中值濾波的方法有效去除回波信號中的異常部分,且能較好地保護原始回波信號。中值濾波器具有低通濾波的特性,窗口的選取有較大的影響,要保證完全去除窄帶脈沖干擾,中值濾波器數據窗的寬度必須大于脈沖干擾時寬τ的2倍。窗口寬度太小,噪聲抑制不徹底;窗口寬度太大,運算量較大,影響處理速度。

中值濾波算法的表達式為

Y(i,n)=med(X(i+k,n),k∈[-M,M]),n=0,…,N-1 (5)

式中X(i,n)為UWB-SPR二維剖面數據,n是表示深度的采樣時間變量,N是一道測量的最大采樣點數,i是道數,imax=D,i+k是中值濾波窗內所含道數的序號,Y(i,n)是經中值濾波輸出的UWB-SPR二維剖面數據,2M +1是中值濾波數據窗的寬度,med表示對窗內的數據排序且取中值。D道數據的完整處理算法

(6)

4、實測處理結果和算法性能評估

本實驗采用一實驗性SPR系統,系統發射機的中心頻率為1GHz,3dB處帶寬約為1GHz,信號的時寬在0.4ns左右,所選用采樣時窗2Ons,每道采樣512點;探測媒質為分層的混凝土路面(有瀝青層和混凝土層),探測深度為0.6m左右;射頻干擾信號是離天線10cm距離內兩個GSM手機呼叫時的發射、接收信號,由于GSM 手機離天線距離較近,天線接收的手機信號功率遠大于廣播和電視信號的功率。所以可以忽略空間中所存在的其它隨機性RFI。在此處手機天線處于SPR天線的近場區,由于手機天線尺寸較小且功率遠小于SPR天線的功率,而且SPR在手機干擾下所接受的信號基本穩定,故本實驗忽略兩個天線的近場效應,此忽略不影響本文算法處理的結果。

4.1、兩種算法的處理結果

為完成波形平均,需要在每一道進行重復測量和采樣。該系統重復額率為100kHz。天線在每道有效停留時間內,由觸發脈沖為系統產生一個M次重復測量的時隙。根據算法性能和波形平均次數的關系(見圖4),以及系統的存儲空間和運算速度等的要求,設定重復測量100O次,即M =1000,N=512,則波形平均的結果為

(7)

算法的計算結果見圖2。圖2(a)顯示了每一道數據中都隨機出現射頻干擾的尖峰;圖2(b)是平均后的結果。各道的尖峰干擾已被消除。

(a)波形平均前的數據圖 (b)波形平均后的數據圖

圖2、波形平均前后的數據圖

中值濾波不需要重復測量,它的關鍵在于中值濾波器長度的選擇,這將直接影響著數據處理的效果和處理的速度。本實測處理中采用的中值濾波器長度2M +l=51,相當于1.1ns,滿足M >τ;總測量道數為D=166。每道采樣點數N=512。具體計算過程如下:

(8)

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