论文摘要
天波超视距雷达（OTHR）工作在高频频段,通过电离层的反射作用来探测超远距离目标,具有探测距离远、探测范围广、预警时间长等优点,但是在高频频段,电磁环境较为复杂,会面临强大的海、地杂波、外部干扰和噪声,对于外部干扰,瞬态干扰对其影响最大。流星余迹干扰、大气中的闪电干扰、射频干扰和冲击脉冲噪声都属于常见的瞬态干扰。依靠空域中的自适应波束形成技术（ADBF）虽然能在一定程度上抑制干扰,但仍有部分进入接收机,造成多普勒域基底的抬高,降低了目标的检测性能,因此很有必要在时域信号中对干扰进行抑制处理。本论文的主要工作及创新点主要体现在以下几个方面:1.接收机信号处理方案对基于线性调频连续波（LFMCW）的方位—距离—多普勒三维信息提取流程进行了详细推导,为之后瞬态干扰的检测和抑制研究打下了基础。2.基于分形维的瞬态干扰检测算法将分形理论引入到瞬态干扰检测中,基于分形维（包括盒维和关联维）的差异在杂波背景下分离出瞬态干扰。包括:（1）盒维首先对已有的盒维算法进行分析,然后结合天波超视距雷达信号处理中距离—扫频矩阵的特点,提出了一种改进算法,最后从盒维的定义出发,提出了一种新的盒维计算方法。（2）关联维尝试将一种常用于计算关联维的方法——G-P算法应用到分形维检测中,首先根据天波超视距雷达中的实际回波数据特点,对G-P算法中参数（延时因子和重构维数）的选择进行了详细分析,然后通过实验验证了该算法的有效性,并对算法性能和计算量进行了分析。3.基于广义频域的瞬态干扰检测算法介绍了基于广义频域和广义正弦信号模型的瞬态干扰检测方法,在该模型的基础上,可以引入众多的功率谱估计方法进行瞬态干扰检测,本文提出了该模型下以周期图法、ESPRIT算法以及TLS-ESPRIT算法为基础的干扰检测方法,对算法实现过程中遇到的具体问题进行了具体分析,如雷达回波数据中的过渡过程和边界效应问题,并通过仿真验证了三种干扰检测算法的有效性。4.瞬态干扰的抑制处理在对瞬态干扰进行抑制处理上,使用先挖除被干扰数据,然后求解AR模型的预测系数,再预测恢复有效数据的方法。在工程实现时,论文中推荐使用:运算量较小且稳定的Burg算法和前—后向加权平均预测的方法进行恢复重构。最后结合检测算法,使用实测数据对雷达的抗干扰处理性能指标进行了分析。