文章标题：基于低秩稀疏矩阵分解与定位窗滤波的混响抑制技术

文章作者：马怀逸, 朱代柱
关 键 字：强混响;动目标检测;低秩稀疏矩阵分解;定位窗滤波
文章摘要：在强混响背景下，使用传统的预白化处理、时频分析以及子空间分析等方法对动目标检测效果不佳，针对这一问题，本文利用近年来新引入的低秩稀疏矩阵分解理论来提高强混响背景下的动目标检测能力，采用多帧数据联合的鲁棒PCA处理算法，结合混响数据的声学特征将声学检测问题转化为图像分解问题，并通过对比PCA算法处理结果，给出算法的性能比较；与此同时，本文结合目标运动连续性和稀疏杂点随机性的特征差异，提出一种定位窗滤波方法，进一步滤除稀疏杂点，净化主动声呐显示图像，提高主动声呐动目标检测性能。仿真及试验数据处理结果说明，在阵元端信混比–5 dB情况下，算法仍然可以对目标准确定位，滤除稀疏杂点，且在时频域上效果更佳，显著提高了主动声呐动目标检测能力。