【雷达干扰】FMCW 雷达稀疏低秩 Hankel 矩阵分解的干扰抑制附Matlab代码

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🔥 内容介绍

调频连续波（FMCW）雷达凭借其结构简单、测距精度高、抗截获能力强等优势，在自动驾驶、安防监测、工业探测等领域得到广泛应用。然而，FMCW 雷达在复杂电磁环境中易受多种干扰影响，包括同频雷达干扰、电磁噪声干扰、杂波干扰等，这些干扰会导致回波信号信噪比下降、目标检测虚警率升高，甚至掩盖真实目标信息，严重制约雷达系统的性能。

传统的干扰抑制方法（如自适应滤波、小波阈值去噪等）在处理复杂干扰时存在局限性：自适应滤波依赖干扰的统计特性，对非平稳干扰适应性差；小波去噪难以平衡干扰抑制与目标信号保留。近年来，矩阵分解技术在信号分离领域展现出强大潜力，其中稀疏低秩分解可有效分离信号中具有低秩特性的目标成分与稀疏特性的干扰成分。结合 FMCW 雷达回波信号的时域相关性，引入 Hankel 矩阵结构进行稀疏低秩分解，能更精准地实现干扰抑制，为 FMCW 雷达抗干扰提供了新的技术路径。

二、FMCW 雷达信号模型与干扰特性分析

三、稀疏低秩 Hankel 矩阵分解的干扰抑制原理

四、结论与展望

4.1 研究结论

本文提出的基于稀疏低秩Hankel矩阵分解的FMCW雷达干扰抑制方法，利用目标信号的低秩特性与干扰的稀疏特性，通过矩阵分解实现二者的有效分离。实验验证表明：

1. 该方法对同频干扰、杂波、噪声等多种干扰均具有良好的抑制效果，SINR提升量和目标检测性能优于传统方法；

2. 基于Hankel矩阵的结构设计充分利用了FMCW信号的时域相关性，提高了目标与干扰的可分离性；

3. ADMM算法的应用保证了分解过程的高效性，适合工程实现。

4.2 未来展望

1. 多维度矩阵扩展

   ：将一维Hankel矩阵扩展为二维张量（结合快时间-慢时间维度），提升多目标场景下的干扰抑制能力；

2. 自适应参数优化

   ：研究基于信号特征的自适应\(\lambda\)参数调整策略，提高算法对复杂环境的适应性；

3. 实时性优化

   ：通过硬件加速（如FPGA）或算法简化（如低秩近似），降低计算复杂度，满足实时雷达系统的需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 闵林,刘向前,郝晓龙,等.基于低秩汉克尔矩阵重构技术的星载间断调频连续波SAR成像方法[J].电子与信息学报, 2023, 45(4):8.DOI:10.11999/JEIT220239.

[2] 冯心欣,李文龙,何兆,等.基于调频连续波雷达的多维信息特征融合人体姿势识别方法[J].电子与信息学报, 2022, 44(10):9.DOI:10.11999/JEIT210696.

[3] 李泽培.基于调频连续波雷达的危险驾驶行为识别方法研究[D].西北师范大学,2023.

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