高頻雷達液位計的多回波信號分離技術通過以下方法實現重疊回波的有效分離，其核心算法邏輯如下：

1. ?時域-頻域聯合分析?

全波形分解?：采用高斯混合模型（GMM）對回波時域波形進行擬合，通過期望算法迭代優化參數，分離液面、罐底等不同目標的回波分量?。

脈沖壓縮技術?：通過匹配濾波將寬脈沖信號壓縮為窄脈沖，提升距離分辨率（如80GHz雷達可達±1mm），區分相鄰目標的微小距離差?。

2. ?動態閾值與特征提取?

幅度-時間雙閾值?：設定回波幅值閾值（如主回波幅值>20dB）和時間窗口（如罐底回波延遲>液面回波），排除干擾信號?。

多普勒頻移分析?：對動態目標（如攪拌器）的回波進行頻域分析，通過多普勒效應分離靜止液面與運動干擾?。

3. ?機器學習輔助分類?

LSTM時序預測?：訓練神經網絡學習歷史回波特征，預判虛假回波（如管道反射）并動態控制?。

混沌分形識別?：通過Lyapunov指數分析回波信號的混沌特性，區分真實液面回波與隨機噪聲。

4. ?硬件協同優化?

多頻段切換?：在強干擾場景下自動切換至低頻段（如10GHz）提升穿透性，同時通過頻域濾波補償信號衰減?。

核心邏輯總結

分離算法本質是通過?時域波形特征提取?、?頻域能量分布分析?和?動態閾值決策?的三重驗證，結合硬件自適應能力，實現多目標回波的分離。典型場景下，信噪比需提升至≥20dB（導波雷達需≥30dB）以確保主回波可被有效識別?。