一种SAR回波数据中脉冲式干扰信号的抑制方法和装置与流程

一种sar回波数据中脉冲式干扰信号的抑制方法和装置
技术领域
[0001]
本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种sar回波数据中脉冲式干扰信号的抑制方法和装置。


背景技术：

[0002]
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,sar)属于微波成像雷达，具有全天时、全天候、能够穿透云、雨、雾的优点。因此，合成孔径雷达技术在农作物监测、地表形变监测、海洋探测等应用发挥出了不可替代的作用。但是，日益复杂的电磁环境使得合成孔径雷达在正常工作时难免遭受到干扰，这些干扰的出现导致合成孔径雷达图像上出现条纹、亮条等非正常信息，使合成孔径雷达的应用受到了阻碍。
[0003]
目前，国内外提出的抑制合成孔径雷达干扰的方法包括参数化抑制方法、非参数化抑制方法以及半参数化抑制方法。
[0004]
参数化抑制方法是指建立干扰信号的数学模型，认为干扰信号是一系列正弦波的组合，通过一些优化准则对干扰信号的振幅、频率和相位进行估计从而重构干扰信号，最后将重构的干扰信号从sar回波数据中消除。针对早期合成孔径雷达系统的干扰问题，最大似然估计(maximum likelihood estimate，mle)算法、参数化最大似然算法(parametric maximum likelihood，pml)、最小均方误差估计算法(least-mean square estimate，lmse)等方法被用来估计干扰信号的参数。对于精细建模的干扰信号来说，这些参数估计方法可以准确的估计出干扰信号的参数，达到较好的干扰抑制效果；但干扰信号的数学模型往往不容易被准确的建立，这就导致了数学模型失配的情形，参数化方法将出现较大的估计误差，影响干扰抑制效果。
[0005]
非参数化抑制方法通常利用干扰信号高功率的特性，将掺杂干扰的回波数据变换至变换域(如频域、时频域等)，放大干扰信号的表征从而进行抑制处理，该类方法不需要对干扰信号进行建模也不需要任何先验知识。频域陷波法是一种经典的非参数化干扰抑制方法，该方法将数据变换至频域，观察频谱得到干扰信号频率范围并构建陷波器，在干扰所在的位置进行陷波操作从而实现了抑制干扰的效果。但针对宽带干扰而言，陷波法损失了大量的有用信号，这使得频域陷波法在面对宽带干扰时往往达不到理想的效果。基于复数经验模态分解(complex empirical mode decomposition，cemd)的干扰抑制方法逐条将合成孔径雷脉冲分解为若干条本征模态函数(intrinsic mode function，imf)，将干扰信号对应的imf滤除并重构信号达到抑制干扰的目的。但基于cemd的方法由于需要逐条将sar脉冲分解，其运算效率较低，而且如果对含宽带干扰信号的数据进行分解，分解效果往往不佳。子带对消法(sub-band spectral cancelation，ssc)是一种基于图像域的非参数化方法，该方法利用合成孔径雷达任意子带均能成像且幅度相同的特点，通过图像距离子带频谱对消来实现抑制效果。虽然ssc方法易于工程实现、适应性强，但ssc要求频谱严格对称，否则对消失效，抑制效果较差。
[0006]
半参数抑制方法是一种参数化与非参数化相结合的方法，将干扰信号分离问题转
化为超参数优化问题。早期相关研究从稀疏重构的理论出发，分别针对窄带干扰和宽带干扰建立提取干扰信号的稀疏重构优化模型，求解优化问题得到干扰信号再进行抑制操作，但优化问题的求解往往伴随着迭代，这使得半参数化抑制方法相对于其他两类方法计算复杂度较高。
[0007]
综上所述，尽管目前存在许多合成孔径雷达干扰技术，但这些技术存在着各种各样的局限性。因此，需要提供一种针对上述现有技术中不足的改进技术方案。


技术实现要素：

[0008]
本发明的目的是提供一种sar回波数据中脉冲式干扰信号的抑制方法和装置，用以高效、精准的抑制合成孔径雷达的干扰信号。
[0009]
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0010]
一种sar回波数据中脉冲式干扰信号的抑制方法，所述抑制方法包括如下步骤：
[0011]
步骤一，将合成孔径雷达的时域回波数据进行第一变换，得到变换域回波数据；
[0012]
步骤二，将所述变换域回波数据划分为第一变换域回波数据和第二变换域回波数据，所述第一变换域回波数据为含干扰区域的变换域回波数据，所述第二变换域回波数据为不含干扰区域的变换域回波数据；
[0013]
步骤三，对所述第一变换域回波数据进行第二变换，得到时域干扰回波数据；对所述第二变换域回波数据进行第二变换，得到时第二时域回波数据；
[0014]
步骤四，对所述时域干扰回波数据的每条脉冲进行处理，得到第三时域回波数据；
[0015]
步骤五，基于所述第三时域回波数据和所述第二时域回波数据得到干扰抑制后的sar回波数据。
[0016]
进一步的，步骤一中，所述第一变换为快速傅里叶变换，所述变换域数据为频域回波数据，所述第二变换为快速傅里叶逆变换。
[0017]
进一步的，步骤二中，基于kmeans聚类方法将所述变换域回波数据划分为第一变换域回波数据和第二变换域回波数据。
[0018]
进一步的，步骤四中，对所述时域干扰回波数据进行处理得到第三时域回波数据，包括
[0019]
检测所述时域干扰回波数据中的干扰位置，得到干扰位置的检测结果；
[0020]
基于所述干扰位置的检测结果，对时域干扰回波数据进行时域陷波操作，得到陷波后的时域回波数据；
[0021]
对所述陷波后的时域回波数据进行插值处理得到所述第三时域回波数据。
[0022]
进一步的，利用相邻脉冲变化检测所述时域干扰回波数据中的干扰位置。
[0023]
进一步的，所述相邻脉冲变化是采用比值变化检测方法逐条检测每条脉冲与其相邻脉冲之间的变化关系。
[0024]
进一步的，对所述干扰位置的检测结果进行二值化处理，得到时域干扰回波数据二值图，然后对所述时域干扰回波数据二值图进行时域陷波操作。
[0025]
进一步的，执行所述对所述陷波后的时域回波数据进行插值处理得到所述第三时域回波数据时是基于拉格朗日插值方法对陷波后的时域回波数据按照距离单元依次进行插值处理，得到所述第三时域回波数据。
[0026]
进一步的，步骤五中，所述第三时域回波数据和所述第二时域回波数据进行相加处理得到干扰抑制后的sar回波数据。
[0027]
为实现上述目的，本发明还提供一种sar回波数据中脉冲式干扰信号的抑制装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述sar回波数据中脉冲式干扰信号的抑制方法的步骤。
[0028]
与最接近的现有技术相比，本发明提供的技术方案具有如下优异效果：
[0029]
本发明的一种sar回波数据脉冲式干扰信号的抑制方法和装置，通过对合成孔径雷达的时域回波数据先后两次进行变换处理，实现将合成孔径雷达的时域回波数据中含干扰区域和不含干扰区域的回波数据区分开，然后有针对性的对含干扰区域的时域回波数据中的每条脉冲都进行处理，并通过处理后抑制了干扰的第三时域回波数据和分开后得到的不含干扰的第二时域回波数据得到干扰抑制后的sar回波数据；通过本申请的抑制方法，仅对有干扰的回波数据进行处理能够提高效率，同时，对每条脉冲进行处理，提高准确性，因此，本申请sar回波数据脉冲式干扰信号的抑制方法对干扰信号的抑制更加精准，得到的sar回波数据准确性更好。
附图说明
[0030]
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。其中：
[0031]
图1为本发明sar回波数据中脉冲式干扰信号的抑制方法的流程图；
[0032]
图2为本发明sar回波数据的时域回波数据信号图；
[0033]
图3为本发明sar回波数据中的时域干扰回波数据信号图；
[0034]
图4为本发明sar回波数据中的第二时域回波数据信号图；
[0035]
图5为本发明测试的第一条脉冲图；
[0036]
图6为本发明测试的与第一条脉冲相邻的脉冲图；
[0037]
图7为本发明sar回波数据进行干扰检测的二值图；
[0038]
图8为本发明陷波后的时域回波数据信号图；
[0039]
图9为本发明对sar回波数据中的第二时域回波数据进行处理后得到的第三时域回波数据信号图；
[0040]
图10为本发明进行干扰抑制后的sar回波数据。
具体实施方式
[0041]
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0042]
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。各个示例通过本发明的解释的方式提供而非限制本发明。实际上，本领域的技术人员将清楚，在不脱离本发明的范围或精神的情况下，可在本发明中进行修改和变型。例如，示为或描述为一个实施例的一部分的特征可用于另一个实施例，以产生又一个实施例。因此，所期望的是，本发明包含归入所附权
利要求及其等同物的范围内的此类修改和变型。
[0043]
方法实施例：
[0044]
本发明的sar回波数据中脉冲式干扰信号的抑制方法如图1所示，包括如下步骤：
[0045]
步骤一，将合成孔径雷达的时域回波数据进行第一变换，得到变换域回波数据；
[0046]
在本申请实施例中，第一变换为快速傅里叶变换(fast fourier transform，fft)，变换域数据为频域回波数据。
[0047]
具体的是基于快速傅里叶变换(fast fourier transform，fft)将合成孔径雷达的时域回波数据变换至频域数据，在本申请实施例中，该频域数据为距离频域，因此，变换成频域数据为距离频域。
[0048]
如图2所示为本申请实施例中合成孔径雷达回波数据的信号图，在时域上可以观察到周期性亮条状脉冲干扰。合成孔径雷达的二维回波信号数学模型为：
[0049][0050]
式中，τ为距离向时间，η为方位向时间，c为光速，f0为雷达载频，r(η)为随时间变化的斜距，k
τ
为距离调频率。
[0051]
对上述原始合成孔径雷达的二维回波信号进行距离维度的快速傅里叶变换，得到的频域回波数据为：
[0052][0053]
式中，f
τ
为距离频率。
[0054]
在本申请中，之所以变换至频域回波数据，是因为在距离频域，干扰信号对应的频率范围在信号对应的频率范围中，如果将干扰对应的频率区域检测出来，再使用距离向ifft操作可以得到干扰时域回波。也就是说，通过快速傅里叶变换(fast fourier transform，fft)能够将合成孔径雷达的时域回波数据变换至距离频域，在距离频域中干扰表征更加明显集中，易于后续检和抑制操作的实现。
[0055]
步骤二，将所述变换域回波数据划分为第一变换域回波数据和第二变换域回波数据，所述第一变换域回波数据为含干扰区域的变换域回波数据，所述第二变换域回波数据为不含干扰区域的变换域回波数据；
[0056]
在本申请实施例中，基于k-means聚类算法将所述变换域回波数据(频域回波数据)划分为第一变换域回波数据(即第一频域回波数据)和第二变换域回波数据(即第二频域回波数据)。本步骤旨在对频域回波数据进行聚类处理，即将回波数据分成两类，一类为含干扰区域对应的频率区域，二是不含干扰区域对应的频率区域。
[0057]
采用k-means聚类算法对频域回波数据进行聚类处理的步骤如下：
[0058]
(1)首先确定k＝2，即将数据集经过聚类得到2个集合。
[0059]
(2)随机选取2个点，作为质心，设质心1坐标为c1(x1,y1)，质心2坐标c2(x2,y2)；
[0060]
(3)计算数据集中每一个点与每一个质心的欧式距离。
[0061]
设数据任意一点坐标为c
i
(x
i
,y
i
)，计算c
i
(x
i
,y
i
)与质心1c1(x1,y1)，质心2c2(x2,y2)的欧氏距离r1和r2：
[0062][0063][0064]
如果r1＜r2，将该点归为质心1所处集合，否则将该点归为质心2所处集合；
[0065]
(4)把所有数据归好集合后，然后重新计算每个集合的质心，即新质心；
[0066]
新质心分布为质心1j坐标为c
1j
(x
1j
,y
1j
)，质心21坐标c
2j
(x
2j
,y
2j
)；
[0067]
(5)计算新质心和原质心之间的距离；
[0068][0069][0070]
(6)如果新质心和原质心距离大于设定阈值，需迭代(3)～(5)；
[0071]
当新质心和原质心距离大于设定阈值时，认为重新计算的新质心的位置变化很大，分散性强，需要重新处理。
[0072]
如果新质心和原质心之间的距离小于设定阈值，完成频域回波数据的分类，分别标记含干扰区域对应的频域区域和不含干扰区域(正常区域)对应的频率区域；并将含干扰区域的变换域回波数据定义为第一变换域回波数据(即第一频域回波数据)，将不含干扰区域(正常区域)的变换域回波数据定义为第二变换域回波数据(即第二频域回波数据)。
[0073]
当新质心和原质心之间的距离小于设定阈值，表示新质心的位置变化不大，趋于稳定，收敛，认为聚类已经达到期望的结果，聚类算法可以终止。
[0074]
步骤三，对所述第一变换域回波数据进行第二变换，得到时域干扰回波数据；对所述第二变换域回波数据进行第二变换，得到时第二时域回波数据；
[0075]
在本申请实施例中，第二变换为快速傅里叶逆变换(inverse fast fourier transform，ifft)，将第一变换域回波数据(即第一频域回波数据)进行快速傅里叶逆变换后得到第一时域回波数据(即时域干扰回波数据)，将第二变换域回波数据(即第二频域回波数据)进行快速傅里叶逆变换后得到第二时域回波数据。
[0076]
其中，第一时域回波数据(即时域干扰回波数据)为sar回波数据中含干扰区域的回波数据；第二时域回波数据为初步干扰抑制后的回波数据，即为sar回波数据中正常部分(不含干扰区域)的回波数据。
[0077]
在本申请实施例中，基于对所采用的记载合成孔径雷达回波数据进行处理，得到的sar回波数据中的时域干扰回波数据信号图如图3所示，得到的sar回波数据中的第二时域回波数据信号图如图4所示，缺失了干扰频率对应的数据。
[0078]
步骤四，对所述时域干扰回波数据中的每条脉冲进行处理得到第三时域回波数据；
[0079]
在本申请实施例中，对所述时域干扰回波数据进行处理，包括干扰位置检测、时域陷波操作和插值处理。
[0080]
首先，检测所述时域干扰回波数据中的干扰位置，得到干扰位置的检测结果；
[0081]
基于相邻脉冲变化检测方法，对时域干扰回波数据中的每条脉冲进行干扰位置检
测，然后进行二值化处理得到干扰位置的时域干扰回波数据二值图。
[0082]
由于合成孔径雷达相邻脉冲之间具有高相关性，即窄带脉冲式干扰的脉冲重复周期与回波信号的脉冲重复周期不同，脉冲式干扰被合成孔径雷达接收机接收，在时域回波上表现为周期性亮条状，分析得知，除干扰信号之外的其余信号基本一致，图5和图6分别为测试的第一条脉冲和其相邻脉冲，通过两条哦脉冲的对比，可以得到脉冲的变化位置数据，因此，本申请采用比值变化检测方法逐条检测每条脉冲与其相邻的脉冲之间的变化关系。设第i条脉冲为s
i
，有：
[0083][0084]
相邻脉冲之间正常信号比值接近于1，干扰信号与相邻脉冲正常信号比值远大于1。通过该方法策略，可以检测出干扰变化数据，通过最大间类方差法，将时域干扰回波数据进行二值化处理，从而能够得到干扰位置的二值图，如图7所示，通过该二值图能够表示出干扰回波所处的位置；其中，0代表无干扰，1代表干扰。
[0085]
其次，基于所述干扰位置的检测结果，对时域干扰回波数据进行时域陷波操作，得到陷波后的时域回波数据；
[0086]
在本申请实施例中，根据时域干扰回波数据的干扰位置的二值图，对第一数据进行陷波操作。
[0087]
在进行陷波操作时，首先定义t(i,j)为干扰位置的二值图的数学形式，定义f(i,j)为第一数据的数学形式，其中i＝1，2，n
a
,j＝1，2，n
r
，n
a
为方位向采样点数，n
r
为距离向采样点数。
[0088]
在干扰位置的二值图中，像素值1为白色，代表干扰位置，像素值0为黑色，代表不含干扰的位置。匹配处理的原则为，遍历t(i,j)所有点，如果为1，则对第一数据对应位置零；否则，时域干扰回波数据对应位置数值不变。具体步骤为：
[0089]
(1)初始化i＝1，j＝1；
[0090]
(2)如果f(i,j)＝1，则t(i,j)＝0；否则t(i,j)不变；
[0091]
(3)i＝i+1，如果i＜n
a
，回到步骤(2)；
[0092]
否则，j＝j+1，执行步骤(4)；
[0093]
(4)如果j＜n
r
，回到步骤(2)；
[0094]
否则，结束，并得到时域干扰回波数据进行时域陷波操作后的陷波后的时域回波数据，其信号图如图8所示。
[0095]
最后，对所述陷波后的时域回波数据进行插值处理得到第三时域回波数据。
[0096]
在本申请实施例中，基于拉格朗日插值方法对陷波后的时域回波数据按照距离单元依次进行插值处理，得到第三时域回波数据，其信号图如图9所示。
[0097]
对于每一距离单元，由于距离向时域陷波操作，每一距离单元将会周期性缺失数据。通过拉格朗日插值法可以补偿缺失数据。
[0098]
设某一距离单元的数据为：
[0099]
ε＝(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2),
…
,(x
k
,y
k
) k≤n
a
[0100]
上式x
i
对应位置，y
i
对应该位置的取值，假设任意两个不同的x
i
都不相同，那么应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为：
[0101][0102]
其中每一个为拉格朗日基本多项式(插值基函数)，其表达式为：
[0103][0104]
拉格朗日基本多项式的特点为：x
j
上取值为1，在其他点x
i
,i≠j上取值为0。
[0105]
将每个距离单元进行插值处理，得到第三时域回波数据，理解为第三数据为补偿后残留的回波数据。
[0106]
步骤五，基于所述第三时域回波数据和所述第二时域回波数据得到干扰抑制后的sar回波数据。
[0107]
在本申请实施例中，将第二时域回波数据与第三时域回波数据相加得到干扰抑制后的合成孔径雷达(sar)回波数据，其信号图如图10所示。
[0108]
装置实施例：
[0109]
本发明提供了一种sar回波数据中脉冲式干扰信号的抑制装置包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述sar回波数据中脉冲式干扰信号的抑制方法的步骤。
[0110]
由于基于位置指纹的wi-fi定位方法的步骤已在方法实施例中详细介绍，此处不再进行详细赘述。
[0111]
其中，处理器包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等，还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0112]
需要指出，根据实施的需要，可将本申请实施例中描述的各个步骤拆分为更多步骤，也可以将两个或多个步骤或者步骤的部分操作组合成新的步骤，以实现本申请实施例的目的。
[0113]
上述根据本申请实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可存储在记录介质(诸如cd rom、ram、软盘、硬盘或磁光盘)中的软件或计算机代码，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程记录介质或非暂时机器存储介质中并将被存储在本地记录介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件(诸如asic或fpga)的记录介质上的这样的软件处理。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件(例如，ram、rom、闪存等)，当所述软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现在此描述的基于位置指纹的wi-fi定位方法。此外，当通用计算机访问用于实现在此示出的方法的代码时，代码的执行将通用计算机转换为用于执行在此示出的方法的专用计算机。
[0114]
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的方法，也可以通过其它的方式
实现。此外，存储于存储器中的程序代码如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，笔记本电脑,服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0115]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均在本发明待批权利要求保护范围之内。