陽云龍毛興鵬*②董英凝②鄧維波②

①(哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 哈爾濱 150001)

②(哈爾濱工業(yè)大學(xué)信息感知技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心 哈爾濱 150001)

高頻地波雷達(dá)電離層雜波的空域極化域協(xié)同抑制方法

陽云龍①毛興鵬*①②董英凝①②鄧維波①②

①(哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 哈爾濱 150001)

②(哈爾濱工業(yè)大學(xué)信息感知技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心 哈爾濱 150001)

高頻地波雷達(dá)(High Frequency Surface Wave Radar, HFSWR)能夠探測視距外的海上目標(biāo)和超低空飛行器，但其性能通常被電離層雜波嚴(yán)重影響。該文使用一種空域極化域協(xié)同濾波算法用于電離層雜波抑制。針對其中電離層雜波空域和極化域參數(shù)的估計問題，在距離-多普勒域上利用基于壓縮感知(Compressive Sensing, CS)的DOA測角方法進(jìn)行空域參數(shù)估計，并提出一種基于統(tǒng)計特性的極化參數(shù)估計方法完成極化參數(shù)估計。這兩種估計方法可獲得更高的參數(shù)估計精度，從而提高了電離層雜波空域極化域抑制方法的性能。某HFSWR系統(tǒng)實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明了參數(shù)估計和電離層雜波抑制方法的有效性。

高頻雷達(dá)；電離層雜波；參數(shù)估計；空域極化域協(xié)同濾波

1 引言

利用高頻頻段(3～30 MHz)的垂直極化電磁波遠(yuǎn)超過微波雷達(dá)探測范圍的傳播優(yōu)勢，高頻地波雷達(dá)可實現(xiàn)對海面艦船和超低空飛行器的超視距探測?；谶@一特點，高頻地波雷達(dá)被認(rèn)為是一種能實現(xiàn)瀕海國家管控和監(jiān)督海上專屬經(jīng)濟區(qū)的主要技術(shù)手段。特別是當(dāng)高頻地波雷達(dá)工作在高頻頻段中的低頻部分(3～6 MHz)時，其可以更低的損耗實現(xiàn)更遠(yuǎn)的作用距離[1,2]。

然而，在獲取超視距探測這一優(yōu)勢時，高頻地波雷達(dá)不可避免地受到電離層雜波、海雜波、電臺干擾和其他工業(yè)干擾的影響，這制約了高頻地波雷達(dá)的探測性能。其中，電離層雜波以其能量強、存在時間長、覆蓋連續(xù)多個距離單元和多普勒單元等眾多特點，成為了影響高頻地波雷達(dá)探測性能的主要因素[3]。因此，研究有效的電離層雜波抑制措施來降低其對高頻地波雷達(dá)的影響，是當(dāng)前研究高頻雷達(dá)抗干擾的一個重點。

目前電離層雜波抑制的方法主要集中在空域自適應(yīng)波束形成方法[4-8]、旁瓣對消抗干擾方法[9-12]和極化域抗干擾方法[13-16]上。其中，空域自適應(yīng)波束形成方法主要是通過自適應(yīng)地調(diào)節(jié)陣列的權(quán)值，在保留期望信號的同時最大限度地抑制電離層雜波干擾；旁瓣對消方法則是加一系列輔助天線，將主瓣波束對準(zhǔn)目標(biāo)信號，并在干擾副瓣上形成零點，以達(dá)到在空間和時間上良好的抑制效果；而極化域抗干擾則是利用一對或一組正交極化天線獲取回波信號的極化特性再加以濾波。雖然這些方法是基于高頻地波雷達(dá)不同的接收陣列和接收條件而提出來的，但都利用了電離層雜波與目標(biāo)信號在空域或極化域上參數(shù)的差異，并能取得不錯的抑制效果。然而，若電離層雜波與目標(biāo)信號的來波方向相近甚至相同時，在空域上抑制雜波將很難取得更好的效果；特別地，當(dāng)前實際應(yīng)用的高頻地波雷達(dá)的接收陣列以線陣為主，因而無法同時提供方位角和俯仰角上的分辨力[3]，這就導(dǎo)致即使電離層雜波與目標(biāo)信號在方位角和俯仰角上都有較大的差異，也可能因為空間頻率的值近似甚至相同，無法在空域上提供良好的電離層雜波抑制效果。類似地，若電離層雜波的極化狀態(tài)與目標(biāo)信號的極化狀態(tài)相近時，在極化域上抑制雜波也難以取得理想的效果。同時，一些抑制電離層雜波的算法未討論在實際情況中如何準(zhǔn)確地估計雜波的參數(shù)，并將其運用到雜波抑制算法當(dāng)中。另一些算法給出了參數(shù)估計方法，但運用到實測數(shù)據(jù)中存在困難或局限性。例如有人提出用多重信號分類(Multiply Signal Classification, MUSIC)算法對電離層雜波測角[12]，但MUSIC算法需獲取大量的快拍數(shù)并需要已知信號個數(shù)，而在現(xiàn)實情況中這些條件難以全部滿足。

為了解決上述問題，本文首先以L型陣列作為高頻地波雷達(dá)接收陣列，將空域極化域協(xié)同濾波算法[17]運用到電離層雜波抑制中。然后在距離-多普勒域上將基于壓縮感知(Compressive Sensing, CS)的DOA測角方法[18]用于電離層雜波的空域參數(shù)估計，并提出在距離-多普勒域上基于統(tǒng)計特性的極化參數(shù)估計方法。最后通過對實測數(shù)據(jù)的處理，給出實測數(shù)據(jù)的空域參數(shù)估計和極化域參數(shù)估計，并通過參數(shù)估計后的濾波結(jié)果對比驗證參數(shù)估計方法和空域極化域協(xié)同濾波算法的有效性。

2 接收陣列模型及基本信號處理

2.1 高頻地波雷達(dá)接收陣列模型

本文中高頻地波雷達(dá)接收陣列為16個陣元組成的L型極化敏感陣列，如圖1所示。其中，平行于海岸線的8個陣元為主陣，垂直于海岸線的8個陣元為輔陣。主陣的陣元間距為d1=12 m，輔陣的陣元間距為d2=12 m，主陣與輔陣相距d3=10 m。圖1中輔陣?yán)锓娇虼硭綐O化天線，其余圓圈均表示為垂直極化天線。另外，圖1中的θ∈[0, 90°]表示俯仰角，定義指向天頂時為0°;φ∈[-180°, 180°]表示方位角，定義指向正前方(主陣法線方向)時為0°。

需要指出的是，圖1所示的接收陣列中垂直極化陣元數(shù)較多，可在空域上對雜波進(jìn)行抑制。而水平極化通道則與垂直極化通道做極化信息處理，在極化域上實現(xiàn)雜波抑制。

2.2 信號模型及基本信號處理過程

各個通道接收到的遠(yuǎn)場回波信號一般在經(jīng)過混頻、采樣、正交雙通道處理和相干積累后，先得到距離域信息，然后將距離域的信號做快速傅里葉變換(FFT)，得到信號的頻域信息。為了更好地表現(xiàn)回波信號的多普勒效應(yīng)及其信息，一般將頻域轉(zhuǎn)變到信號的多普勒域，最后得到距離-多普勒譜(Range-Doppler spectrum, RD譜)。一個垂直極化通道形成的RD譜如圖2所示。圖中橫坐標(biāo)表示多普勒單元，縱坐標(biāo)表示距離單元，各個距離-多普勒單元的功率根據(jù)數(shù)值大小用不同的顏色表征。

圖1 接收陣列模型Fig. 1 Receive array model

圖2 垂直極化通道的RD譜Fig. 2 The Range-Doppler spectrum of vertical polarization chennal

在極化敏感陣列中，信號的極化信息表現(xiàn)為陣元中兩正交極化通道(即由一個垂直極化通道和一個水平極化通道組成)之間的相關(guān)特性。假設(shè)信號S(ri,fj)是極化角為ε、極化角相差為η的完全極化平面波，于是有[15]：

式中，ri和fj分別代表第i個距離單元和第j個多普勒單元，s(ri,fj)為第(i,j)個距離-多普勒單元的信號幅度，ap表示信號的極化域?qū)蚴噶?。于是S(ri,fj, 1)表示信號的水平極化部分，S(ri,fj, 2)表示信號的垂直極化部分。同時，式中的極化參數(shù)也具有明確的物理意義。極化角ε的正切值tanε表示垂直極化方向電場幅度與水平極化方向電場幅度的比，極化角相差η表示垂直極化方向電場的相位與水平極化方向電場的相位之差。另外從式(1)中可以看到，陣列接收的信號的極化信息受其空域信息影響。

同時，陣列中的各垂直極化通道經(jīng)過上述信號處理后可將接收的數(shù)據(jù)展示成如下形式，即：式中，Si(ri,fj, 2)與St(ri,fj, 2)分別代表干擾和目標(biāo)信號的垂直極化部分，n(ri,fj)為加性高斯白噪聲；a(ri,θt,φt)和a(ri,θi,φi)代表目標(biāo)信號和干擾的空域?qū)蚴噶?。若入射信號為遠(yuǎn)場窄帶信號，以L型陣列的主陣或輔陣第n個陣元為相位參考點，則主陣或輔陣第n+1個陣元接收的信號的相對相位延遲可表示為：

以主陣最左邊的天線為基準(zhǔn)天線，L型陣列的空域?qū)蚴噶縜s可以表示為：

其中，M1和M2分別表示主陣和輔陣的陣元個數(shù)，λ表示雷達(dá)的載波波長，表示轉(zhuǎn)置矩陣。

設(shè)遠(yuǎn)場信號s經(jīng)L型極化敏感陣列接收并經(jīng)基本信號處理后的輸出為：

式中，asp為信號的導(dǎo)向矢量。由于極化敏感陣列可以同時感知信號的空域和極化域信息，所以asp又被稱為信號的空域極化域聯(lián)合導(dǎo)向矢量，并被表示為：

式中，m≤M2表示以基準(zhǔn)天線為參考，水平極化天線所處的陣元序列號；表示該水平極化陣元相對垂直極化的基準(zhǔn)天線延遲的相位。于是，L型極化敏感陣列接收到的信號可表示為：

式中，asp,t和asp,i分別為目標(biāo)信號和干擾的空域極化域聯(lián)合導(dǎo)向矢量，st(ri,fj)和si(ri,fj)代表目標(biāo)信號和干擾的幅度。

3 電離層雜波的空域極化域協(xié)同濾波

3.1 基于斜投影算子的空域極化域協(xié)同濾波器

式中，(·)H表示為Hermitian轉(zhuǎn)置，的正交補空間，定義為：

其中，I為單位矩陣。斜投影算子有如下性質(zhì)[19]：

利用這一性質(zhì)，可構(gòu)造空域極化域斜投影濾波權(quán)矢量如下[17]：

于是在信噪比較高可忽略噪聲的影響下，該濾波器可完全消除干擾并同時恢復(fù)出無失真相位和幅度的目標(biāo)信號。

3.2 雜波和目標(biāo)信號特征的選取

電離層雜波和目標(biāo)信號的特征區(qū)別首先表現(xiàn)在距離-多普勒域上。電離層的高度大致是已知的。白天，E層可能出現(xiàn)在離地高度為90～140 km中的某一高度上；F層白天常分為2層，其中F1層可能出現(xiàn)在170～220 km中的某一高度上，F(xiàn)2層可能出現(xiàn)在220～450 km中的某一高度上。電離層具體出現(xiàn)的位置主要取決于當(dāng)時該電離層內(nèi)最大電子濃度所在的高度[3]，各電離層在白天形成的雜波常出現(xiàn)在RD譜內(nèi)大致相似的距離上并占據(jù)若干距離單元，同時在多普勒域上有明顯的展寬。夜間，隨著太陽輻射的減弱，電離層中的E層會消失；F1層上升，與F2層合成一片F(xiàn)層區(qū)域。相應(yīng)地，晚上錄取的數(shù)據(jù)形成的RD譜上一般不會出現(xiàn)E層雜波，同時會出現(xiàn)一大片F(xiàn)層雜波，但其在RD譜上出現(xiàn)的距離比白天要遠(yuǎn)。例如圖2所示的RD譜是某年1月下午錄取的數(shù)據(jù)，圖中距離單元大于150且有多普勒展寬的高能量區(qū)域即為明顯的F層雜波干擾。而目標(biāo)信號在RD譜內(nèi)通常表示為占據(jù)不超過5個距離-多普勒單元的十字形式。因而電離層雜波和目標(biāo)信號在RD譜上的特征差異十分明顯，可用于完成距離域參數(shù)和速度域參數(shù)的提取。

根據(jù)RD譜中估計出的電離層雜波位置，在濾波前需要對出現(xiàn)電離層雜波的區(qū)域估測出電離層雜波的空域參數(shù)和極化參數(shù)。然后利用RD譜中多普勒頻率處于兩個由海雜波形成的Bragg峰之間、距離域上小于90 km的區(qū)域內(nèi)確定的目標(biāo)信號，估測出目標(biāo)信號的空域參數(shù)和極化參數(shù)。

3.3 空域參數(shù)估計

由3.1節(jié)濾波的過程可知，對目標(biāo)信號和電離層雜波的參數(shù)估計很大程度影響濾波的效果。特別地，由于電離層雜波在時域上的非平穩(wěn)性，在保證高頻地波雷達(dá)輸出信噪比的情況下很難獲得多個快拍，故需要在單快拍下獲取雜波的來波方向。

基于CS的DOA估計理論在來波信號稀疏的情況下，可以用較少的快拍數(shù)以較高的概率重構(gòu)回波信號。由于在單個距離-多普勒單元上，電離層雜波的來波方向非常少，符合CS的應(yīng)用條件。故本文使用基于CS的單快拍測角算法[18]進(jìn)行電離層雜波測向。具體地，對L型陣列中主陣接收到的回波信號和輔陣接收到的回波信號分別用上述方法測角，得到在直角坐標(biāo)系下的回波信號與主陣的夾角∠TOB及回波信號與輔陣的夾角∠TOA，如圖1所示。為方便起見，記α=∠TOA,β=∠TOB。

根據(jù)圖1,α和β與信號的俯仰角θ和方位角φ有如下關(guān)系：

根據(jù)式(16)和式(17)，可解出信號的俯仰角和方位角如下：

這里，arctan(·)∈[-90°;90°]。

3.4 極化參數(shù)估計

當(dāng)前對信號極化參數(shù)的估計大多出現(xiàn)在基于極化敏感陣列的空域極化域多參數(shù)聯(lián)合估計方法中，例如子空間理論中的極化Root-MUSIC方法[20]，基于稀疏重構(gòu)的聯(lián)合估計方法[21]和基于張量理論的聯(lián)合估計方法[22]。對高頻地波雷達(dá)而言，由于快拍數(shù)的限制，利用實測數(shù)據(jù)進(jìn)行極化參數(shù)估計的有效方法還不是很多。同時由于目標(biāo)信號的回波來自海面，其回波的水平極化分量被海水吸收，所以高頻地波雷達(dá)想要探測的目標(biāo)信號的極化角一般非常大(接近90°)；而發(fā)射的垂直極化電磁波經(jīng)電離層反射后既有垂直極化波，也有水平極化波，因而極化角不會非常大，于是我們只需對電離層雜波的極化參數(shù)進(jìn)行估計。

由于電離層雜波聚集在有限的連續(xù)相鄰的距離-多普勒單元上可使得干噪比較高，洪泓等人[16]提出了一種基于距離-多普勒域的電離層雜波極化參數(shù)估計方法，即在判定電離層雜波存在的若干連續(xù)距離單元上，逐距離單元計算每個距離-多普勒單元上的極化參數(shù)，將上述每個距離單元內(nèi)能量最大的距離-多普勒單元的極化參數(shù)作為該距離單元的極化參數(shù)估計值，故可被稱為能量最大極化參數(shù)估計方法。實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果顯示，利用該估計方法獲得的極化參數(shù)進(jìn)行極化域抑制電離層雜波能取得較好的效果，這說明該極化參數(shù)估計方法能較為有效地估計雜波的極化參數(shù)。

但是，如果能量最大的距離-多普勒單元內(nèi)存在目標(biāo)信號，則目標(biāo)信號不同于電離層雜波的極化特性會導(dǎo)致上述估計方法得到的極化參數(shù)不精確甚至失效。

在距離域上可被分離出來且只占據(jù)若干連續(xù)距離單元(不超過6～7 km)的電離層雜波被視為鏡面反射雜波[3]，在較小的相干積累時間內(nèi)具有較大的平穩(wěn)性。同時其在相鄰的距離單元和多普勒單元上具有一定的相似性[3]，于是本文提出一種在距離-多普勒域上基于統(tǒng)計特性的極化參數(shù)估計方法，來解決上述估計極化參數(shù)方法受目標(biāo)信號影響這一問題。首先，為避免噪聲的影響，設(shè)定信號功率門限，將出現(xiàn)鏡面反射雜波且滿足功率大于該門限的距離-多普勒單元保留下來；接著，將保留下來的距離-多普勒單元的極化參數(shù)統(tǒng)計起來取平均值，作為這片雜波的極化估值，從而可極大地降低被電離層雜波覆蓋的目標(biāo)信號對該雜波極化參數(shù)估計的影響。這一估計方法與能量最大極化參數(shù)估計方法對實測數(shù)據(jù)處理的結(jié)果將在第4節(jié)展示。

4 實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果

4.1 空域參數(shù)估計結(jié)果

為驗證基于CS的單快拍測角算法用于電離層雜波測向的有效性，我們對沿海某高頻地波雷達(dá)的實測數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理。該數(shù)據(jù)的原始RD譜如圖2所示，設(shè)定能量門限對該圖中的距離-多普勒單元做能量上的提取，將大于門限的距離-多普勒單元做基于CS的測向，得到該單元的俯仰角和方位角，然后我們將得到的每個距離-多普勒單元上信號的俯仰角和方位角根據(jù)數(shù)值用不同的顏色表征，就得到信號在距離-多普勒域上的俯仰角譜和方位角譜，分別如圖3和圖4所示。圖3中俯仰角0°對應(yīng)天頂方向，90°對應(yīng)水平方向。圖4中0°對應(yīng)主陣列法線方向，即指向海面正前方。

從圖3所示的俯仰角譜可以看到，電離層雜波的俯仰角主要來自天頂方向和斜向，而海雜波和目標(biāo)信號主要來自俯仰角很大的海面方向。從圖4所示的方位角可以看到，目標(biāo)信號和海雜波的方位角主要集中在正負(fù)45°之間，而盡管在每個區(qū)域中的電離層雜波方位基本一致，不同區(qū)域的電離層雜波卻對應(yīng)于不同的方位角，表明不同區(qū)域的電離層雜波是由不同的電離層反射產(chǎn)生的，且各個電離層對應(yīng)的方位角不同。

圖3 能量最大信號的俯仰角譜Fig. 3 The pitch angle spectrum of the signal with maximum power

圖4 能量最大信號的方位角譜Fig. 4 The azimuth spectrum of the signal with maximum power

為了進(jìn)一步表現(xiàn)出電離層雜波與目標(biāo)信號及海雜波在方向上的差異，將電離層雜波和目標(biāo)信號及海雜波的測角結(jié)果展現(xiàn)在圖5中。其中，紅色點、綠色點和橘黃色點分別對應(yīng)圖2中處于第69距離單元、第153距離單元和第163距離單元附近的電離層雜波；藍(lán)色五角星對應(yīng)距離單元在30到60之間的目標(biāo)信號的測角結(jié)果；粉紅色點代表距離單元在30到60之間的海雜波的測角結(jié)果。圖5中同心圓的半徑由內(nèi)到外表示從0°到90°的俯仰角θ；每個同心圓的圓周表示方位角φ，其0°指向主陣列法線方向，即海面正前方；每個點表示一個距離-多普勒單元中測到的信號的俯仰-方位角度。從圖5中可以更清晰地看到，電離層雜波以來自天頂附近方向為主，而目標(biāo)信號主要來自海面。

圖5 電離層雜波和目標(biāo)信號及海雜波的角度譜Fig. 5 The angle spectrum of the ionospheric clutter, target signal and sea clutter

4.2 極化參數(shù)估計結(jié)果

為了對比能量最大極化參數(shù)估計方法和本文所提的在距離-多普勒域上基于統(tǒng)計特性的極化參數(shù)估計方法，我們在第(153, 126)距離-多普勒單元添加了一個俯仰角為82°，方位角為30°的目標(biāo)信號，該信號的俯仰角和方位角與第(59, 136)距離-多普勒單元的真實目標(biāo)信號一致。同時由于基本信號處理中窗函數(shù)的運用，該信號對其相鄰的上下左右4個距離-多普勒單元均有影響，并且該目標(biāo)信號被F層雜波覆蓋。

類似RD譜，我們將每個距離-多普勒單元上信號的極化角和極化角相差根據(jù)數(shù)值用不同的顏色表征，就得到信號在距離-多普勒域上的極化角譜和極化角相差譜。于是，我們對添加了目標(biāo)信號后的距離-多普勒域上的信號作極化參數(shù)估計，其結(jié)果如圖6和圖7所示。

圖6 極化角譜Fig. 6 The spectrum of polarization angle

圖7 極化角相差譜Fig. 7 The spectrum of polarization phase delay

從圖6可以看到電離層雜波的極化角與海雜波及可能的目標(biāo)信號差異明顯，同時連續(xù)存在電離層雜波的距離單元上的極化角幾乎一致。從圖7也可以看到每片電離層雜波的極化角相差也基本保持一致，并與海雜波和海面上的信號差異明顯。這為下一步的濾波做好了參數(shù)準(zhǔn)備。同時處理結(jié)果顯示，當(dāng)未加入目標(biāo)信號時，能量最大極化參數(shù)估計方法得到的第153距離單元的極化角和極化角相差分別為67.6°和294.1°；基于統(tǒng)計特性極化參數(shù)估計方法得到的結(jié)果分別為67.4°和295.7°，兩種方法估計的數(shù)值基本一致。而當(dāng)加入目標(biāo)信號后，能量最大極化參數(shù)估計方法得到的第153距離單元的極化角和極化角相差分別為81.7°和332.8°，與未加入目標(biāo)信號相比估計值變化很大，這會影響到接下來的濾波；而基于統(tǒng)計特性極化參數(shù)估計方法得到的結(jié)果分別為67.4°和295.8°，與未加入目標(biāo)信號時的估計值相比基本不變，避免了目標(biāo)信號對電離層雜波的極化參數(shù)估計的影響。

4.3 協(xié)同濾波處理結(jié)果

圖8給出用能量最大極化參數(shù)估計電離層雜波極化信息后的空域極化域協(xié)同濾波結(jié)果。對比圖2我們可以看到除了距離單元153及其附近的電離層雜波，其他區(qū)域的電離層雜波都受到了較好的抑制，而153距離單元及其附近的電離層雜波由于極化參數(shù)估計不準(zhǔn)確的影響，未能對該區(qū)域的電離層雜波形成很好的抑制效果。相應(yīng)地，圖9給出的是在基于統(tǒng)計特性的極化參數(shù)估計后的空域極化域協(xié)同濾波結(jié)果。從圖9中我們可以看到各個不同區(qū)域的電離層雜波被較好地抑制，其總體抑制效果要好于圖8。同時，從圖8和圖9中紅色圓圈內(nèi)可以看到，第(153, 126)和第(59, 136)距離-多普勒單元中的仿真目標(biāo)信號和真實目標(biāo)信號都被保留下來。對比圖8和圖9，可以看到極化參數(shù)估計對后繼濾波效果有較為明顯的影響。

圖8 能量最大極化參數(shù)估計后的空域極化域協(xié)同濾波結(jié)果Fig. 8 The output of space-polarization collaborative filter after estimation of polarization parameter based on maximum power

圖9 基于統(tǒng)計特性的極化參數(shù)估計后的空域極化域協(xié)同濾波結(jié)果Fig. 9 The output of space-polarization collaborative filter after estimation of polarization parameter based on statistical characteristics

5 結(jié)論

本文使用一種斜投影空域極化域協(xié)同濾波完成電離層雜波抑制。在距離-多普勒域上將基于CS的DOA測角方法應(yīng)用于電離層雜波的方向估計，并提出一種基于統(tǒng)計特性的極化參數(shù)估計方法實現(xiàn)極化參數(shù)估計。這兩種參數(shù)估計算法都利用了電離層雜波在距離-多普勒域上具有更高的干噪比的特性，估計性能的提升使基于空域極化域協(xié)同濾波的電離層雜波抑制算法取得更好的效果。實測數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明了參數(shù)估計方法和濾波算法的有效性。

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毛興鵬(1972-)，男，遼寧人，現(xiàn)任教于哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向為電子偵察與電子對抗、 弱信號檢測、雷達(dá)信號處理。

E-mail: mxp@hit.edu.cn

董英凝(1969-)，女，黑龍江人，現(xiàn)任教于哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向為新體制雷達(dá)技術(shù)和現(xiàn)代信號處理。

E-mail: dongyn@hit.edu.cn

鄧維波(1961-)，男，黑龍江人，現(xiàn)任教于哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向為雷達(dá)目標(biāo)散射特性、雷達(dá)抗干擾技術(shù)以及陣列信號處理。

E-mail: dengweibo@hit.edu.cn

Space-polarization Collaborative Suppression Method for Ionospheric Clutter in HFSWR

Yang Yunlong①Mao Xingpeng①②Dong Yingning①②Deng Weibo①②

①(School of Electronics and Information Engineering,Harbin Institute of Technology,Harbin150001,China)

②(Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding at Harbin Institute of Technology,Harbin150001,China)

High Frequency Surface Wave Radar (HFSWR) is able to receive surface target and low-flying aircraft echoes at a long-distance, but it suffers severely from ionospheric clutter. In this paper, a spacepolarization collaborative-based filter is introduced to mitigate ionospheric clutter. For parameter estimation on ionospheric clutter used for filters, a spatial parameter estimation algorithm based on compressive sensing is introduced to the DOA estimation of ionospheric clutter. In addition, a polarized parameter estimation algorithm based on statistical characteristics is proposed for ionospheric clutter in the range-Doppler spectrum. Higher estimation accuracy is achieved as a result of the range-Doppler spectrum; therefore, these two estimation algorithms enhance the performance of the space-polarization collaborative suppression method for ionospheric clutter. Experimental results of practical dual-polarized HFSWR data show the effectiveness of the two algorithms and the above mentioned filter for ionospheric clutter suppression.

High frequency radar; Ionospheric clutter; Parameter estimation; Space-polarization collaborative filter

TN95

A

2095-283X(2016)06-0673-08

10.12000/JR16024

陽云龍, 毛興鵬, 董英凝, 等. 高頻地波雷達(dá)電離層雜波的空域極化域協(xié)同抑制方法[J]. 雷達(dá)學(xué)報, 2016, 5(6): 673-680.

10.12000/JR16024.

Reference format:Yang Yunlong, Mao Xingpeng, Dong Yingning,et al.. Space-polarization collaborative suppression method for ionospheric clutter in HFSWR[J].Journal of Radars, 2016, 5(6): 673-680. DOI: 10.12000/JR16024.

陽云龍(1988-)，男，廣西人，哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院在讀博士研究生，主要研究方向為雷達(dá)極化敏感陣列信號處理技術(shù)。

E-mail: yangyl@hit.edu.cn

2016-01-28；改回日期：2016-06-15；

2016-06-27

*通信作者：毛興鵬 mxp@hit.edu.cn

國家自然科學(xué)基金(61171180)，中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(HIT. MKSTISP. 2016 26)

Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (61171180), Fundamental Research Funds for the Central Universities (HIT. MKSTISP. 2016 26)