自适应滤波器在跟踪雷达中的应用

I摘要自适应滤波器是相对固定滤波器而言的，固定滤波器属于经典滤波器，它滤波的频率是固定的，自适应滤波器滤波的频率则是自动适应输入信号而变化的，所以其适用范围更广。在没有任何关于信号和噪声的先验知识的条件下，自适应滤波器利用前一时刻已获得的滤波器参数来自动调节现时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随机变化的统计特性，从而实现最优滤波。实际情况中，由于信号和噪声的统计特性常常未知或无法获知，这就为自适应滤波器提供广阔的应用空间。自适应滤波器能够根据环境的变化改变滤波器的参数和结构，它的最重要的特征就在于它能够在未知环境中有效工作。为了自适应滤波器更好的在雷达中应用，它采用自适应算法对于突发性导致的噪声进行对消处理，有效的提升了滤波的健硕性，实现稳定跟踪，研究基于LMS的自适应滤波器算法和基于RLS的自适应滤波器算法，并用Matlab对算法进行了仿真。关键词自适应滤波器；雷达；噪声对消；算法IIAbstractFixedfilter,comparedwithadaptivefilter,istheclassicalfilter,anditsfrequencyisfixed.Whilethefrequencyofadaptivefilterisautomaticallyadaptedtoinputsignalchanges,soitsscopeofapplicationismuchwider.Intheabsenceofanynoiseonthesignalandtheprioriknowledgeoftheconditions,theadaptivefilterusesthefilterparameters,whichhasgainedattheprevioustimetoautomaticallyadjustthefilterparameters,sothatitcanadapttotheunknownsignalandnoise,orrandomchangesinthestatisticalcharacteristicsinordertoachievetheoptimalfilter.Intheactualsituation,becausesignalandnoisestatisticalpropertiesareoftennuknownordonotknow,abroadapplicationspacewillbeprovided.Adaptivefiltercanbechangedaccordingtochangesinenvironmentandstructureoffilterparameters,anditsmostimportantfeatureisthatitcanbeeffectiveintheworkofanunknownenvironment.Inordertobebetterappliedontheradar,adaptivefilteradoptsalgorithmwhichwillcancelfornoisecausedaccidently.Bydoingso,itenhancesthestrongbuildoffilteringeffectively,achievesstabletracking,andstudiestheadaptivefilterbasedonLMSalgorithmandtheRLS-basedonadaptivefilteralgorithms,andMatlabsimulationofthealgoithm.KeywordsAdaptivefilter;Radar;NoiseCancellation;Algorithm目录摘要........................................................................................................................................IAbstract...................................................................................................................................II第一章前言...........................................................................................................................11.1自适应滤波器的研究历史.........................................................................................11.2雷达的发展现状.........................................................................................................11.3自适应滤波器在跟踪雷达中的应用的背景.............................................................2第二章自适应滤波器概述...................................................................................................32.1自适应滤波器..............................................................................................................32.1.1自适应滤波器应用及其分类............................................................................32.1.2自适应滤波器应用类型...................................................................................4第三章自适应滤波器的原理...............................................................................................63.1基于LMS自适应干扰对消原理...............................................................................73.2改进的自适应滤波器的原理.....................................................................................93.3基于LMS算法的自适应滤波原理.........................................................................11第四章自适应滤波器的算法.............................................................................................134.1自适应滤波器的几种算法.......................................................................................134.1.1LMS自适应滤波器........................................................................................134.1.2RLS自适应滤波器.........................................................................................164.1.3α—β跟踪滤波器............................................................................................164.1.4加权滤波器......................................................................................................174.2隔离度的测量...........................................................................................................18第五章自适应滤波器在雷达中的应用...............................................................................20结论.......................................................................................................................................23参考文献.................................................................................................................................24致谢..........................................................................................................错误!未定义书签。自适应滤波器在跟踪雷达中的应用1第一章前言1.1自适应滤波器的研究历史进入20世纪以来，在通信领域，Nyquist及Hareley在20年代研究了频带及信噪比问题。1942年维纳研究了基于最小均方误差（MMSE）准则的在可加噪声中信号的最佳滤波问题，并利用Wiener-Hopf方程给出了对连续信号情况的最佳解，基于MMSE准则的最佳滤波器被称为维纳滤波器。1947年Levenson给出了对离散信号的Wiener-Hopf方程的矩阵形式和解方程的一种递推算法。1960年Kalman在维纳工作的基础上，提出了基于MMSE的对于动态系统的离散形式递推算法，这就是有名的卡尔曼滤波器算法，他的工作是最佳滤波器研究的又一重大进展[1]。对最优化电子系统的研究及实际的需要，推动了对自适应信号处理系统的研究。20世纪50年代末，“自适应天线”（adaptiveantenna）这一术语首先是由VanAtta[2]等人用来描述所谓“自定向天线系统”（self-phasingantennasystem）。而“自适应滤波器”（adaptivefilter）则最先由Jakowatz等人于20世纪60年代初用来描述一个从噪声中提取出现时刻随机的信号的系统。从1980年代中期以来，各国开始研制自适应天线的雷达系统。1991年Teitlebaum的文章[3]报道了美国林肯实验室的RST-DBF系统。1997年Moore等人的文章报道了英国防御评估与研究局及西门子公司和普莱塞公司研制的MESAR。2000年Szu等人