Matlab数字信号处理——基于最小均方误差（MMSE）估计的自适应脉冲压缩算法复现

1 主要内容

一种基于最小均方误差（MMSE）估计的自适应脉冲压缩（APC）方法，用于雷达、超声、医学成像和地震勘测等主动传感领域的高分辨率目标探测。传统匹配滤波器虽然在单点目标+噪声情况下可获得最优信噪比（SNR），但会产生旁瓣，当存在强目标时会掩盖附近的弱目标（即掩蔽效应）。现有的失配滤波器或最小二乘（LS）方法只能部分缓解这个问题，而且对波形类型、窗口外强目标等敏感。

算法思想：

• 每个距离单元使用自适应滤波器，根据接收信号和先验信息迭代估计，降低强目标的旁瓣干扰。

• 初始化阶段使用简化的 MMSE 滤波器（类似匹配滤波器）获得初步距离像；

• 后续迭代阶段利用上一步的功率估计更新 MMSE 滤波器，逐步抑制旁瓣并“解掩蔽”弱目标；

• 算法在窗口边缘不会像长失配滤波器那样出现“边缘效应”，也能利用窗口外的信息避免 LS 方法的失真。

该方法通过迭代自适应滤波，能在多种干扰场景中有效缓解旁瓣掩蔽效应，是一种对雷达及其他主动传感应用中高分辨率成像非常有价值的脉冲压缩策略，且在实现上具备并行化和实时化的潜力。

2 实现效果展示

3 代码链接获取

Matlab数字信号处理——基于最小均方误差（MMSE）估计的自适应脉冲压缩算法复现

最后：

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