改进Richardson-Lucy算法在雷达方位超分辨中的应用

摘要：本文针对雷达探测中的方位超分辨技术，探讨了如何解决天线低通效应导致的方位分辨率低的问题。作者在高斯噪声环境下研究了Richardson-Lucy (RL)算法，并针对其在处理噪声时存在的问题，即高斯噪声放大和算法收敛速度慢，提出了一种改进的RL算法。该算法通过先应用低通滤波器去除高频噪声，随后利用加速RL算法实现方位超分辨。仿真结果显示，改进后的RL算法相比于原始RL算法，能显著减少高斯噪声的影响，避免虚假目标的出现。即使在信噪比较低（0 dB）的情况下，改进算法仍能在相对于半功率波束宽度的基础上实现1.8倍的最大分辨倍数。相较于维纳逆滤波算法，改进RL算法具备更强的噪声适应性，适于实际应用到雷达方位超分辨中。 关键词：雷达探测；方位超分辨；RL算法；迭代算法；反卷积 本文详细阐述了应用于雷达方位超分辨的Richardson-Lucy算法的改进方法。传统的RL算法在处理高斯噪声时存在缺陷，噪声可能被放大，导致虚假目标的出现，同时算法的收敛速度较慢。为了克服这些问题，研究者首先采用低通滤波器对信号进行预处理，有效削弱高频噪声，这有助于保护信号的真实成分不受噪声干扰。接着，通过加速RL算法进行方位超分辨处理，提高算法的收敛效率，从而更快地达到稳定状态。 在实际的仿真测试中，改进后的RL算法表现出了优异的性能。在低信噪比（0 dB）的恶劣条件下，该算法依然能保持较高的方位分辨能力，最大分辨倍数达到了1.8倍，这意味着在相同条件下，相比于未改进的RL算法，其能更精确地分辨出接近的目标。此外，改进RL算法的噪声抑制能力优于维纳逆滤波算法，显示了其在噪声环境中的适应性，这对于实际应用中的雷达系统尤其重要，因为雷达通常工作在复杂多变的噪声环境中。 这篇论文提出的改进Richardson-Lucy算法为雷达方位超分辨提供了一种有效的方法，尤其是在噪声环境下，它能改善分辨率，减少虚假目标的产生，并且提高了算法的计算效率。这一成果对于提升雷达系统的探测能力和准确性有着积极的推动作用，对雷达技术的发展具有重要意义。