提升机载气象雷达的高精度检测能力：稀疏迭代协方差矩阵重建与鲁棒多阈值气象信号检测技术

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：Enhancing High-Precision Detection of Airborne Weather Radar: Sparse Iterative Covariance Matrix Reconstruction and Robust Multi-Threshold Weather Signal Detection

　　

摘要：

作为保障飞行安全的关键设备，机载天气雷达需要实时检测飞行路径上的气象目标，并为飞行员提供及时的天气预警。然而，其接收到的原始信号往往受到地面杂波的严重干扰，这不仅会掩盖真实的气象目标，还容易导致误报或漏检。为解决这一问题并提升检测性能，本文提出了一种适用于垂直多通道接收雷达系统的天气目标检测方案，该方案由两个级联模块组成：基于稀疏迭代协方差矩阵重建算法的地面杂波抑制算法，以及多阈值天气信号检测器。SICMR算法利用信号的空间稀疏性，在空间域中重建天气信号和杂波信号的协方差矩阵，从而有效消除杂波。MT-WSD则通过滞后自相关函数提取检测指标，再借助多阈值控制方法实现天气/杂波识别及天气目标检测。仿真与测试结果表明，SICMR算法在地面杂波抑制方面优于传统波束形成器，能够减少天气信号的功率损失，且即使在快照数量有限的情况下，仍具有更快的收敛速度和更好的鲁棒性。同时，MT-WSD的检测精度和鲁棒性也高于传统的天气信号检测器，且在处理实际数据时依然表现良好。