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一种杂波分类辅助的近海岸模糊杂波抑制方法.docx
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2022-11-28
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一种杂波分类辅助的近海岸模糊杂波抑制方法.docx
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随着对海观测任务日益复杂,能够在提供静止场景高分辨图像的同时,完成
对 近 海 地 面运动目标的检测及测速定位的合成孔径雷达地/海 面 动目标指示
(SAR Ground/Marine Moving Target Indication,SAR-G/MMTI)技 术 备 受 关 注
[1,2]
。多通道合成孔径雷达系统综合利用在空间上分布的多个接收通道提高慢速
运动目标的检测能力,其无模糊主瓣杂波抑制方法已经得到广泛研究。然而,在
对临近海岸区域进行观测时,波束照射范围内除了平静海面外,往往还有临海的
陆地和岛屿等强散射分布目标。此时,陆地杂波的方位模糊分量的能量明显高
于平静的海杂波,如果不对其进行区分和抑制,则近海岸区域内的慢速运动目标
的检测能力将急剧恶化。
在多通道合成孔径雷达系统体制下,对近海岸方位模糊杂波的处理技术主
要可分为数据预处理和数据后处理。数据预处理技术以数字波束形成(Digital
Beam,Forming,DBF)技术为主,其利用方位多个接收通道增加空间采样率,可以
将模糊的信号频谱重构出来
[3]
。数据后处理技术的核心在于方位模糊杂波空间
位置的确定,进而选择服从相同统计特性的杂波训练样本精确估计杂波背景协
方差矩阵。束宇翔等人
[4]
使用统计直方图进行杂波挑选,利用了多通道合成孔径
雷达图像的幅/相特征,能够对近海场景进行杂波分类。然而,此方法的分类精度
取决于杂波统计直方图中各类杂波的峰值可分程度,并且需要准确获得各类杂
波的峰值位置。因此,此方法无法满足实际应用需求。XU 等人
[5]
提出一种多特
征自动分割算法(Multi-Feature Auto-segmentation-Based,MFAutoB),对幅/相
特性不同的杂波进行建模,融合了多通道合成孔径雷达图像的干涉幅度和干涉
相位信息,并利用 EM(Expectation Maximum)算法实现了近海岸区域杂波的自
动分割。MFAutoB 方法虽然避免了人工选择分类门限,但是其利用的 EM 算法
无法对所分类别数目进行有效约束。杂波类别数目过少,无法准确地将各类杂
波有效地分割出来。反之,同类杂波将被分为多个类别,仍然需要后续的人工选
择。更为重要的是,MFAutoB 方法需要不断迭代和对每一个距离-多普勒单元进
行多个概率密度函数拟合,计算复杂度高,时效性较差。
为了快速精确定位和抑制方位模糊杂波,提出一种杂波分类辅助的近海岸
模糊杂波抑制方法。首先对多通道合成孔径雷达图像进行多视干涉处理,获得
多视干涉复图像的同时减少相干斑噪声的影响;然后,综合利用多视干涉幅度、
多视干涉相位和多视干涉幅度梯度信息,构造每一个距离-多普勒单元的特征张
量及 MIFCM,并通过近海岸区域的能量概率分布统计图和干涉相位概率分布统
计图自动对参考 MIFCM 进行选择;接着,在 MIFCM 构成的黎曼空间上通过比较
MIFCM 间的近 海岸距离完成自 动分类,准 确地获取近海岸区域方位模 糊位置。
最后,在杂波分类结果的指导下,选择服从 IID 的训练杂波样本精确估计杂波协
方差矩阵,进一步进行自适应杂波抑制。
1 信号模型
以正侧视为例,在斜距平面上沿航迹方向记为 X 轴,在沿航迹方向排列有 M
个接收通道,平台以速度 v
p
沿航迹方向匀速运动。斜距方向与沿航迹方向垂直,
记为 R 轴。第一个通道为参考通道,第 i 个通道与参考通道的等效相位中心间
距为 d
i
。在慢时间零时刻,参考接收通道位于(0,0),杂波位置为(x
0
,R
0
),如图 1 所
示。
图 1
图 1 沿航迹多通道合成孔径雷达几何构型
在慢时间 t=t
m
时刻,杂波点与第 i 个接收通道间的瞬时斜距为
Rc(i)(t
m
;x
0
,R
0
)=( R02+(v
p
t
m
-x
0
-d
i
)
2
)
1/2
≈R
0
+ vp22R0tm-x0vp-divp2。
(1)
经过脉冲重复频率离散采样和合成孔径雷达成像后,杂波点(x
0
,R
0
)的第 i 个
方位通道二维像可以表示为
[4]
sc_out(i)(t
m
;x
0
,R
0
)= ∑lσc(l)·sinc fr·tm-t0-lfrγ-Δti· exp jπ(lff)2γ+j2πlfrΔti,
(2)
其中,f
r
为脉冲重复频率;γ=2 vp2/(λR
0
),为方位向多普勒 调频率;t
0
=x
0
/v
p
,为
杂波相对于 0 多普勒时间的延迟时间;Δt
i
=d
i
/v
p
,为第 i 个通道相对于参考通道的
延迟时间;l 为方位谱折叠次数, σc(l)为主杂波第 l 次模糊分量的信号能量。由上
式可知,相对于不存在方位模 糊,合成孔径雷达成 像后主杂波不仅仅将出现在
t=t
0
+Δt
i
位置,在 t=t
0
+lf
r
/γ+Δt
i
处也产生了方位模糊图像。同时,在接收通道间也
将产生均值为 2πlf
r
Δt
i
的附加相位。然而,陆地主杂波的杂波能量远大于海杂波,
尽管有天线方向图加权的影响,其方位模糊分量的杂波强度仍然大于海杂波。
另外,对于不同类型杂波的通道间干涉相位,陆地主杂波与其第 l 次模糊杂波的
通道干涉相位分别为 0 和 2πlf
r
Δt
i
,而海杂波的干涉相位近似服从[-π,π)的均匀
分布。因此,陆地杂波、方位模糊杂波及海杂波的幅度和相位特性存在明显差
异,可以通过杂波分类的方法进行区域划分,精确估计方位模糊区域的杂波协方
差矩阵,进而提高方位模糊杂波抑制性能。
2 新提出的 方法
2.1 计算特征协方差矩阵
包含图像的多个特征信息的特征协方差矩阵能够准确表示不同杂波的特
性,能够有效解决检测、识别和分类等问题,已经被广泛应用于计算机视觉、图
像处理和极化合成孔径雷达图像分类等领域
[6,7,8]
。首先通过空域多视处理获得
多视干涉复图像,然后提取多通道合成孔径雷达图像的多维特征,构造每一个距
离-多普勒单元的 MIFCM。多特征图像获取示意图见图 2。
图 2
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