myclean_radar是一款基于MATLAB开发的超视距雷达仿真工具，用于研究和分析复杂环境下的雷达信号处理与目标探测技术。
在雷达信号处理领域，Clean算法是一种非常重要的去噪和成像技术，在超视距雷达（Over-the-Horizon Radar, OTHR）的应用中尤为关键。超视距雷达利用大气中的电离层反射探测视线范围之外的目标，这在远程监视、气象观测以及空间目标跟踪等方面具有重要意义。
该算法最初由Hogbom于1974年提出，并用于射电天文学的干涉测量和谱估计场景。Clean算法旨在提升雷达回波信号的质量，通过去除噪声和干扰来提高信噪比，从而增强雷达系统的检测能力和定位精度。
Clean算法的基本步骤如下：
1. **峰值检测**：首先对采集到的数据进行快速傅里叶变换（FFT），生成频域表示的功率谱。接着寻找该图中的最高点，这些高值通常代表目标信号。
2. **主lobe和旁瓣分析**：在功率谱中，每个顶峰都会有一个主要能量分布区域（即主lobe）以及若干较小的能量峰值（即旁瓣）。其中，主lobe对应于有效的目标信号，而旁瓣则可能为噪声或非目标信号的体现。
3. **模型构建**：算法通过将这些高点用尖顶函数进行拟合来建立数学模型。每个发现的高峰都会被一个尖顶函数表示，其位置和强度与原始数据中的峰值匹配。
4. **迭代去噪处理**：在每次迭代中，从最大的峰开始逐步移除相应的尖顶函数，并通过反变换将这些去除操作应用于原信号上以减少噪声或干扰。这一过程会持续进行直到满足预设的迭代次数或者信噪比标准为止。
5. **图像重建**：最后，所有经过处理后的尖顶函数被加权叠加起来形成最终结果——即去除了大部分背景噪音和不必要的数据之后清晰的目标图谱。
在MATLAB中实现Clean算法可能包括以下步骤：
- 数据读取：加载雷达接收到的原始信息。
- FFT运算：应用`fft`命令将时间序列转换为频率域表示形式。
- 峰值检测：使用如`findpeaks`之类的函数识别功率图中的显著高点位置和强度。
- 模型构建与迭代处理：通过循环执行Clean算法的核心步骤，逐步优化信号质量。
- 图像重建：应用反向傅里叶变换（即`ifft`）将清洗过的频率数据转换回时域表示形式，并生成清晰的雷达目标图像。
实际操作中，该技术的效果会受到采样率、频谱分辨率以及峰值检测阈值等多种因素的影响。通过调整这些参数可以进一步改善算法性能，但同时也需要注意到Clean算法在处理非高斯噪声和复杂环境中的多目标识别方面存在一定的局限性。因此，研究人员仍在不断探索新的信号处理方法以应对雷达系统面临的各种挑战。
5星
