一種壓縮感知合成孔徑雷達(dá)射頻干擾抑制處理方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)提供一種壓縮感知合成孔徑雷達(dá)射頻干擾抑制處理方法，該方法的步驟為：步驟（1）、基于RFI分量在頻域明顯的稀疏特征，建立RFI信號(hào)的壓縮感知模型；步驟（2）、采用貪婪算法結(jié)合最小描述長(zhǎng)度估計(jì)出RFI分量的稀疏度；步驟（3）、對(duì)每個(gè)脈沖的回波信號(hào)，估計(jì)RFI信號(hào)分量并在時(shí)域直接濾除；步驟（4）、應(yīng)用常規(guī)的壓縮感知SAR重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)成像處理。本發(fā)明專利技術(shù)基于RFI分量在頻域的稀疏特性，建立了基于壓縮感知理論的RFI稀疏模型，并采用迭代貪婪算法估計(jì)和濾除回波信號(hào)中的RFI分量，有效抑制了窄帶和寬帶RFI信號(hào)。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)屬于目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，特別涉及一種壓縮感知合成孔徑雷達(dá)射頻干擾處理方法。
技術(shù)介紹
合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有全天時(shí)、全天候工作能力，已成為軍事偵察和民用遙感的重要傳感器之一。射頻干擾(Radio FrequencyInterference, RFI)是低頻波段(HF/UHF/L) SAR系統(tǒng)面臨的主要干擾源，常見(jiàn)的RFI包括各類無(wú)線廣播、電視和地面通信信號(hào)等。強(qiáng)的RFI信號(hào)會(huì)嚴(yán)重影響SAR成像的質(zhì)量，惡化對(duì)弱小目標(biāo)的探測(cè)和識(shí)別性能，甚至?xí)谏w真實(shí)成像場(chǎng)景。因此對(duì)RFI信號(hào)的抑制是低頻波段SAR成像處理的一個(gè)重要組成部分，常用典型的RFI抑制方法基本可分為參數(shù)化方法和非參數(shù)化方法兩類。近年來(lái)提出的壓縮感知(Compressive Sensing, CS)理論表明，當(dāng)信號(hào)具有稀疏特性時(shí)，可以利用嚴(yán)重欠采樣的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的準(zhǔn)確或者近似重構(gòu)。由于CS技術(shù)可以有效減少數(shù)據(jù)采樣時(shí)間、降低數(shù)據(jù)量以及節(jié)省信號(hào)帶寬，因此在SAR成像領(lǐng)域得到了廣泛的研究和應(yīng)用。對(duì)于采用CS技術(shù)的低頻段SAR系統(tǒng)，RFI的存在會(huì)破壞成像場(chǎng)景散射系數(shù)具有稀疏性的先驗(yàn)條件，使得后續(xù)的成像處理無(wú)法正確完成。這是由于實(shí)際RFI未知，因此包含RFI分量的SAR回波信號(hào)對(duì)事先依據(jù)系統(tǒng)參數(shù)所構(gòu)造的稀疏基矩陣而言不再具有稀疏特性。同時(shí)，由于對(duì)回波應(yīng)用了壓縮采樣，基于Nyquist采樣信號(hào)模型的已有RFI抑制算法也無(wú)法應(yīng)用。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)要解決的技術(shù)問(wèn)題是:針對(duì)壓縮感知技術(shù)SAR成像中，RFI的存在會(huì)破壞場(chǎng)景稀疏的先驗(yàn)條件，使得后續(xù)的成像處理無(wú)法正確完成的問(wèn)題，提出了。該方法基于RFI頻譜的稀疏特性建立壓縮感知模型，采用貪婪算法結(jié)合最小描述長(zhǎng)度(Minimum Description Length, MDL)準(zhǔn)則估計(jì)RFI分量的稀疏度；然后估計(jì)RFI信號(hào)分量并在時(shí)域直接濾除，實(shí)現(xiàn)了對(duì)射頻干擾的有效抑制。本專利技術(shù)解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是:，其實(shí)現(xiàn)步驟如下:首先對(duì)壓縮采樣后的回波數(shù)據(jù)，采用貪婪算法估計(jì)具有稀疏特征的RFI頻譜，并采用最小描述長(zhǎng)度準(zhǔn)則確定出RFI分量的稀疏度；然后估計(jì)RFI信號(hào)分量并在時(shí)域直接濾除；最后應(yīng)用常規(guī)的壓縮感知SAR重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)成像處理。具體包括以下步驟:步驟(I)、基于RFI分量在頻域明顯的稀疏特征，建立RFI信號(hào)的壓縮感知模型；步驟(2)、采用貪婪算法結(jié)合最小描述長(zhǎng)度估計(jì)出RFI分量的稀疏度；步驟(3)、對(duì)每個(gè)脈沖的回波信號(hào)，估計(jì)RFI信號(hào)分量并在時(shí)域直接濾除；步驟(4)、應(yīng)用常規(guī)的壓縮感知SAR重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)成像處理。所述步驟(I)中的基于RFI分量在頻域明顯的稀疏特征，建立RFI信號(hào)的壓縮感知模型為:y=Asr+z其中，y= [y(Tl)y(T2)…y(TM)]T為時(shí)域非均勻隨機(jī)采樣獲取的回波觀測(cè)數(shù)據(jù)，、為不等間隔的隨機(jī)采樣時(shí)刻。本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種壓縮感知合成孔徑雷達(dá)射頻干擾抑制處理方法，其特征在于實(shí)現(xiàn)步驟如下：步驟（1）、基于RFI分量在頻域明顯的稀疏特征，建立RFI信號(hào)的壓縮感知模型；步驟（2）、采用貪婪算法結(jié)合最小描述長(zhǎng)度估計(jì)出RFI分量的稀疏度；步驟（3）、對(duì)每個(gè)脈沖的回波信號(hào)，估計(jì)RFI信號(hào)分量并在時(shí)域直接濾除；步驟（4）、應(yīng)用常規(guī)的壓縮感知SAR重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)成像處理。

【技術(shù)特征摘要】
1.種壓縮感知合成孔徑雷達(dá)射頻干擾抑制處理方法，其特征在于實(shí)現(xiàn)步驟如下: 步驟(I)、基于RFI分量在頻域明顯的稀疏特征，建立RFI信號(hào)的壓縮感知模型； 步驟(2)、采用貪婪算法結(jié)合最小描述長(zhǎng)度估計(jì)出RFI分量的稀疏度； 步驟(3)、對(duì)每個(gè)脈沖的回波信號(hào)，估計(jì)RFI信號(hào)分量并在時(shí)域直接濾除； 步驟(4)、應(yīng)用常規(guī)的壓縮感知SAR重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)成像處理。2.據(jù)權(quán)利要求1所述的壓縮感知合成孔徑雷達(dá)射頻干擾抑制處理方法，其特征在于:所述步驟(I)中的基于RFI分量在頻域明顯的稀疏特征，建立RFI信號(hào)的壓縮感知模型為:y=Asr+z 其中， Y= [y ( Tjy(T2)…γ(τΜ)]τ為時(shí)域非均勻隨機(jī)采樣獲取的回波觀測(cè)數(shù)據(jù)，τπ為不等間隔的隨機(jī)采樣時(shí)刻； MXN (Μ < N)維CS矩陣為:3.據(jù)權(quán)利要求1所述的壓縮感知合成孔徑雷達(dá)射頻干擾抑制處理方法，其特征在于:所述步驟(2)采用貪婪算法結(jié)合最小描述長(zhǎng)度估計(jì)出RFI分量的稀疏度的實(shí)施步驟...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：孫進(jìn)平，麥超云，高飛，田繼華，崔如心，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京航空航天大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：