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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}} ηn′≜10∗log10∥yrn−yp∥22∥yp∥2