[發明專利]低秩矩陣分解的多維域聯合SAR寬帶干擾抑制方法有效
| 申請號: | 202010086528.0 | 申請日: | 2020-02-11 |
| 公開(公告)號: | CN111239697B | 公開(公告)日: | 2023-02-10 |
| 發明(設計)人: | 粟嘉;李浩江;陶明亮;崔國楠;范一飛;謝堅;王伶;張兆林;韓闖;宮延云 | 申請(專利權)人: | 西北工業大學 |
| 主分類號: | G01S7/292 | 分類號: | G01S7/292;G01S13/90 |
| 代理公司: | 西安凱多思知識產權代理事務所(普通合伙) 61290 | 代理人: | 劉新瓊 |
| 地址: | 710072 *** | 國省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 矩陣 分解 多維 聯合 sar 寬帶 干擾 抑制 方法 | ||
本發明提供了一種低秩矩陣分解的多維域聯合SAR寬帶干擾抑制方法,當前回波數據多個脈沖內存在寬帶干擾信號,分別將脈沖回波信號的短時傅里葉變換矩陣向量化,進行RPCA分解,得到低秩矩陣和稀疏矩陣兩個矩陣,將分解后的稀疏矩陣每一行重排成短時傅里葉矩陣形式,并對重排后的短時傅里葉矩陣進行短時傅里葉逆變換,將原始回波信號與重構出的干擾信號相減,即可實現寬帶干擾抑制,利用現有的成像算法對干擾抑制后的數據進行成像,即可得到高分辨的圖像。本發明避免了時頻濾波引起的有用信號損失的問題,與傳統的基于能量特性差異的方法相比,在抑制干擾的同時可有效地保留有用信號信息,能較大程度提升寬帶干擾抑制后的圖像質量。
技術領域
本發明涉及信號領域,尤其是一種時-頻-脈沖多維域聯合的干擾抑制方法,適用于在時頻平面內具有時頻聚集特性的寬帶干擾抑制。
背景技術
由于合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天時、全天候工作和廣域監視等特點,在戰場偵察和資源勘探等方面的運用受到越來越廣泛的重視。近幾年,干擾技術的快速發展對SAR精確遙感技術造成巨大的威脅。根據干擾信號的帶寬可以把干擾分為窄帶干擾(Narrow-Band Interference,NBI)和寬帶干擾(Wide-Band Interference,WBI)。
目前窄帶干擾抑制方法較為成熟,例如頻域限波法、子空間投影法、獨立分量分析法、經驗模態分解法等,都能夠獲得比較好的干擾抑制效果。窄帶干擾由于其帶寬小于有用信號帶寬的1%,并且雷達回波建模相對簡單,因此通過時域或頻域的分析手段能夠實現有效的干擾抑制。而對于寬帶干擾,其干擾信號帶寬一般大于有用信號帶寬的10%,并且寬帶干擾信號在時域和頻域內均與有用信號高度重合,因此僅通過一維的時域或頻域分析工具難以實現寬帶干擾的有效抑制。現有的關于寬帶干擾抑制方法基本是針對某種特定類型的干擾形式。現有的寬帶干擾抑制方法大致可以分為兩大類:參數化方法和非參數化方法。參數化方法是假設WBI為幅度恒定的二次調頻信號、三次調頻甚至高階調頻信號的疊加,通過Wigner分布、分數階傅里葉變換、高階模糊函數等時頻分析工具估計干擾信號的頻率、二次調頻率、高階調頻率等參數,然后在時域重構并對消干擾信號。在實際的干擾信號模型與假設的模型匹配且模型參數精確估計條件下,理論上參數化干擾抑制方法是最優的。但是在實際情況中,干擾信號的數學建模比較復雜,而且模型參數估計誤差會導致WBI重構不準確。另一種方法是非參數化方法,將原始回波的信號變換映射到時頻二維域上,利用干擾和信號在時頻域內的聚集特性差異,實現干擾與有用信號分離,最終實現干擾抑制的目的。非參數化方法不需要干擾模型的先驗信息,也避免了高維的參數搜索過程,因此現有的大多數算法均采用非參數方法。短時傅里葉變換(Short Time Frequency Transform,STFT)是最常用的一種時頻分析工具,由于該時頻分布式一種線性時頻分布,且具有逆變換形式,現有的大多數的寬帶干擾抑制方法均是基于STFT工具設計的。但這類方法在區分干擾和有用信號是基于信號能量在時頻域內的能量特性差異,將能量強的信號認為是干擾信號,并采用限波或提取的方式,實現干擾抑制。但這類方法在抑制干擾的同時,會損失與干擾重合的有用信號,造成圖像質量的下降。
發明內容
為了克服現有技術的不足,本發明提供一種低秩矩陣分解的多維域聯合SAR寬帶干擾抑制方法。為了克服現有基于短時傅里葉變換導致的有用信號能量損失的問題,本發明將每個脈沖回波數據變換到短時傅里葉變換域,對于有用信號,在相鄰的若干個脈沖回波內,其回波信號是不變的或是緩變的,因此可以認為有用信號的時頻分布在多個脈沖內滿足低秩特性;而對于寬帶干擾信號,其干擾信號發射脈沖重復周期一般情況下不會與有用信號發射周期嚴格保持一致,表現為在有用信號的脈沖重復周期內,起始頻率、調頻率、調制指數、初始相位等參數會發生比較大的變化,因此在相鄰的脈沖重復周期內,干擾信號不具備低秩特性,如圖1所示。本發明主要利用干擾信號和有用信號的在多個脈沖間的低秩特性差異,結合魯棒主分量分析方法(Robust Principal Component Analysis,RPCA),實現有用信號和寬帶干擾信號的有效分離,在抑制干擾的同時盡可能地保留有用回波信號。
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