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An Efficient Anti-Interference Imaging Technology for Marine Radar 论文阅读

An Efficient Anti-Interference Imaging Technology for Marine Radar

    • 1. 研究目标与实际意义
      • 1.1 研究目标
      • 1.2 实际意义
    • 2. 创新方法与技术优势
      • 2.1 核心创新点
        • 2.1.1 波束递归抗干扰方法(Beam-Recursive Anti-Interference Method)
        • 2.1.2 非均匀采样模型(Nonuniform Sampling Model)
        • 2.1.3 降维迭代自适应方法(Dimension-Reduction IAA, DRIAA)
      • 2.2 技术优势对比
    • 3. 实验设计与验证
      • 3.1 仿真实验
      • 3.2 实际数据验证
    • 4. 未来研究方向与挑战
      • 4.1 技术挑战
      • 4.2 创新机遇
    • 5. 论文不足与改进空间
      • 5.1 局限性
      • 5.2 需验证问题
    • 6. 可借鉴创新点与学习建议
      • 6.1 核心创新点
      • 6.2 学习建议

1. 研究目标与实际意义

1.1 研究目标

论文旨在解决海洋雷达在共航行场景下的抗干扰成像问题。传统方法在多船共用雷达时,因脉冲干扰导致回波数据部分缺失或失真,难以通过卷积模型重建高质量图像。具体问题包括:

  • 干扰脉冲破坏卷积关系:干扰信号破坏天线方向图与目标反射率函数之间的卷积模型;
  • 现有方法局限性:传统抗干扰技术(如时/频域对抗)仅抑制干扰,缺乏成像能力;
  • 计算复杂度高:超分辨率方法(如迭代自适应方法IAA)在干扰场景下计算效率低下。

1.2 实际意义

  • 提升航行安全:高分辨率成像有助于区分密集航道中的相邻目标(如船只);
  • 降低硬件成本:通过信号处理优化而非硬件升级实现抗干扰,适用于低成本雷达系统;
  • 推动智能海事:为无人船舶和自动化导航提供可靠的感知技术支持。

2. 创新方法与技术优势

2.1 核心创新点

2.1.1 波束递归抗干扰方法(Beam-Recursive Anti-Interference Method)
  • 基于SINR估计的干扰检测:提出近似SINR公式(公式9),通过递归估计相邻脉冲的功率变化检测干扰:
    η n ′ ≜ 10 ∗ log ⁡ 10 ∥ y p ∥ 2 2 ∥ y r n − y p ∥ 2 2 \eta_{n}^{\prime}\triangleq 10*\log_{10}\frac{\left\|y_{p}\right\|_{2}^{2}}{\left\|y_{rn}-y_{p}\right\|_{2}^{2}} ηn10log10yrnyp22yp2

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