海杂波抑制：改进SVD-FRFT方法与微多普勒频率分析

"本文主要探讨了海杂波抑制在雷达目标检测中的重要性，特别是针对低入射角和高分辨率情况下表现出‘三非’特性的海杂波问题。文章介绍了传统检测方法的局限性，如时域对消法（AMTI）和子空间分解法在处理慢速小目标时的效果不佳。同时，它提到了微多普勒频率作为区分目标与海杂波的一种手段，并提及了近年来的研究热点——利用微动信息进行杂波抑制。文献中还列举了其他方法，如基于奇异值分解（SVD）的海杂波抑制方法和基于高斯短时分数阶傅里叶变换（FRFT）的海面微动目标检测技术，但这些方法存在实际应用的挑战，如需要杂波先验信息等。" 海杂波抑制是雷达探测技术中的关键环节，特别是在海洋环境中，由于海面结构的复杂性和多变性，海杂波呈现出空间非均匀性、时间非平稳性和统计非高斯性。这种特性导致传统的目标检测方法，如基于目标能量信息的检测策略，难以有效地识别出雷达散射截面积小的水面目标，如小型船只、蛙人、潜艇潜望镜等。此外，这些小目标的低运动速度和多普勒频率的重叠，使得传统的自适应频率滤波方法在抑制海杂波的同时可能误滤掉目标信号。 微多普勒频率的概念被引入以利用目标的微动信息来增强目标检测能力。微动是指目标除了沿航迹平动之外的旋转和振动等复杂运动，这些运动产生的微多普勒频率可以提供目标运动状态的详细信息，成为区分目标与海杂波的新途径。近年来，研究者们尝试利用微多普勒频率设计新的抑制算法，以提高对海面慢速小目标的检测效果。 文献中提到的抑制方法包括时域对消法（如AMTI），这种方法通过估计并补偿杂波功率谱中心，再进行相邻脉冲信号相减来滤除海杂波。尽管能有效滤波，但AMTI对于慢速目标的保留能力较弱，可能导致目标信号丢失。其次，子空间分解法，如基于SVD的方法，通过构建Hankel矩阵并进行奇异值分解来区分杂波、信号和噪声子空间。然而，这种方法需要预先知道杂波子空间的奇异值信息，实际操作中往往难以获取，限制了其实用性。最后，陈小龙等人提出的FRFT方法，结合海尖检测，为微动目标检测提供了新的思路，但也面临类似的问题，即需要特定的先验信息。 海杂波抑制是一个复杂且不断发展的领域，需要结合微多普勒分析、矩阵分解和先进的信号处理技术来优化目标检测，同时克服各种方法存在的局限性，以提升雷达系统在复杂海洋环境下的探测性能。未来的研究可能继续聚焦于如何自适应地、有效地抑制海杂波，同时保护微弱目标信号不被消除。