CN103616669A - 二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法，主要解决现有方法对通道均衡后通道间相干性差，杂波抑制效果差的问题。其实现步骤是：(1)选择获取雷达回波数据的两个通道；(2)将通道1和通道2的雷达回波数据从二维时域转换到二维频域；(3)将通道1作为参考通道，沿距离频率对通道2进行补偿；(4)沿多普勒频率对通道2进行二次补偿；(5)将沿多普勒频率补偿后的通道2作为参考通道，沿距离频率对通道1进行补偿；(6)沿多普勒频率对通道1进行二次补偿；(7)重复步骤(3)～(6)完成对两个通道的均衡。本发明通过交换参考通道进行通道均衡，有效提高了通道间的相干性和一致性，提高了杂波抑制比。

Description

二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，特别涉及一种通道均衡方法，可用于提高通道间的相关性和一致性，从而更好地抑制合成孔径雷达SAR图像中的杂波。

背景技术

“合成孔径”的概念是针对固定场景提出的。对于不随时间变化的固定场景，将雷达装在以恒定速度直线飞行的平台上，并周期性的发射和接收信号,接收信号是宽带信号，经过处理可以得到高分辨的二维图像。随着合成孔径雷达应用的推广，有时不仅对固定场景成像，而且要求了解场景中地面运动目标的情况，在交通管制系统和军用系统中常常会提出这样的要求。在静止场景中利用多孔径SAR检测运动目标SAR-GMTI的基本原理是在不同的时刻按照相同的观测条件获得同一场景的图像，对不同时刻获得的图像进行比较以发现其中变化的信号分量，进而确定运动目标的存在和位置。对于SAR成像体制的多孔径运动目标检测可以采用多种方法，目前讨论最多的方法是偏置相位中心天线DPCA方法。这种方法的基本原理如下：

在雷达和场景保持相对静止的情况下，若不考虑杂波的内部运动，则用不同时刻发射相同的脉冲会得到相同的场景回波和不同的运动目标回波，将两个回波波形进行相减，使得相同的地面杂波信号相消，实现对杂波的抑制。由于运动目标的回波存在时间变化不能被完全相消，运动目标的剩余能量可能会明显高于剩余杂波和噪声的剩余能量，这就为运动目标检测提供了可能性。对此，在理想情况下，通过系统参数、成像几何关系计算对消因子，利用此对消因子补偿相邻通道间的相位差并进行图像相消，以获得较好的杂波抑制效果。但实际情况中，多通道SAR/GMTI系统中不可避免的存在着各种系统误差，如接收机通道误差、天线方向图误差以及天线姿态误差等等，因为这些非理想因素的存在破坏了通道间幅度和相位的一致性，如果仍用理想对消因子进行图像相消，杂波抑制效果必然下降，从而影响动目标的检测性能。

为了提高相邻通道间的相干性，改善杂波抑制效果，通道均衡便成为了SAR/GMTI系统中重要的组成部分。在SAR-GMTI领域，现有的方法有图像域通道均衡方法，二维时域通道均衡方法和二维频域通道均衡方法。

图像域通道均衡方法，是在SAR成像后的图像域进行的通道均衡方法。Soumekh.M在1999年“Signal subspace fusion of uncalibrated sensors with application in SAR anddiagnostic medicine”一文中提出的在图像域利用子空间投影的方法就是这种方法。该方法可以有效地补偿由图像配准误差、天线方向图误差以及接收机频率特性误差引起的图像去相干，但是不能补偿载机飞行过程中垂直基线导致的相位差。同时由于该方法是基于对一幅图像进行建模来构成另外一幅图像，从而实现两幅图像的误差消除，因此只能在图像域进行通道均衡，不能应用在二维频域中。

二维时域通道均衡方法，是在原始数据距离压缩后的二维时域中进行的通道均衡方法。如西安电子科技大学张立峰等在“多通道SAR-GMTI通道均衡和动目标检测定位方法”一文中提出的均衡方法，这种方法是在过滤掉高频信息之后进行的，在均匀杂波条件下通道均衡效果较好，在非均匀杂波条件下，由于人造建筑的边缘等高频信号的影响，通道均衡后杂波抑制效果并不理想。

二维频域进行通道均衡的方法，是在对原始数据距离压缩后将信号变换到二维频域再进行通道均衡的方法。如Ender在1996年“The Airborne Experimental Multi-ChannelSAR-System AER-II”一文中提出的通道均衡方法，这种方法在二维频域中利用迭代计算通道均衡后的结果，容易操作。实测数据处理结果表明：在均匀场景中，利用这种方法通道均衡后，杂波抑制效果较好，但在人造建筑较多的非均匀场景中利用这种方法进行通道均衡后，杂波抑制效果不理想。

发明内容

本发明的目的在于针对上述二维频域通道均衡的不足，提出一种二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法，改善杂波抑制效果。

为实现发明目的，本发明的技术方案包括如下步骤：

（1）将多孔径合成孔径雷达的每个孔径作为动目标检测时的一个单独通道接收雷达回波数据，从多孔径合成孔径雷达对应的通道中任选其中两个通道，记为通道1和通道2。

（2）对通道1、通道2得到的雷达回波数据依次进行距离压缩、距离徙动校正、二维快速傅里叶变换，使经过距离徙动校正后的二维时域数据转换成二维频域数据Z₁(ω,Ω)_N×M和Z₂(ω,Ω)_N×M，其中ω表示距离频率，Ω表示多普勒频率，N是距离频率单元的个数，M是多普勒频率单元的个数；

（3）将通道1作为参考通道，利用通道1的二维频域数据Z₁(ω,Ω)_N×M和通道2的二维频域数据Z₂(ω,Ω)_N×M计算通道2的距离频率补偿因子R_2i，并利用通道2的距离频率补偿因子R_2i对通道2中每个频率单元的数据进行补偿，得到通道2沿距离频率补偿后的二维频域数据Z′₂(ω,Ω)_N×M，其中,i=1,2…N；

（4）利用通道1的二维频域数据Z₁(ω,Ω)_N×M和通道2沿距离频率补偿后的二维频域数据Z′₂(ω,Ω)_N×M，计算通道2的多普勒频率补偿因子D_2j，并利用通道2的多普勒频率补偿因子D_2j对通道2的每个频率单元的数据进行二次补偿，得到通道2沿多普勒频率补偿后的二维频域数据Z″₂(ω,Ω)_N×M，其中，j=1,2…M；

（5）将沿多普勒频率补偿后的通道2作为参考通道，利用通道1的二维频域数据Z₁(ω,Ω)_N×M和通道2沿多普勒频率补偿后的二维频域数据Z″₂(ω,Ω)_N×M，计算通道1的距离频率补偿因子R_1i，并利用通道1的距离频率补偿因子R_1i对通道1每个频率单元的数据进行补偿，得到通道1沿距离频率补偿后的二维频域数据Z′₁(ω,Ω)_N×M，其中，i=1,2…N；

（6）利用通道1沿距离频率补偿后的二维频域数据Z′₁(ω,Ω)_N×M和通道2沿多普勒频率补偿后的二维频域数据Z″₂(ω,Ω)_N×M计算通道1的多普勒频率补偿因子D_1j，并利用通道1的多普勒频率补偿因子D_1j对通道1每个频率单元的数据进行再次补偿，得到通道1沿多普勒频率补偿后的二维频域数据Z″₁(ω,Ω)_N×M，其中，j=1,2…M；

（7）重复步骤（3）～（6）三次，即可得到理想的通道均衡结果。

本发明主要有以下优点：

1.本发明通过交换参考通道的方式进行通道均衡，对通道2进行补偿后，再对通道1进行补偿，不仅提高了两个通道主杂波区域的一致性，而且使主杂波以外部分的一致性也变得很好；

2.本发明采用沿距离频率和多普勒频率分别进行补偿，避免了距离频率与方位频率的耦合问题，使通道均衡后两个通道的相干性得到很大改善；

3.本发明法利用三次循环进一步降低两个通道之间的差异，使通道间的一致性变得更好。

4.本发明只需要在二维频域利用迭代的方法得到距离频率补偿因子和多普勒频率补偿因子，具有自适应性，操作简单，易于实现。

附图说明

图1是本发明的实现流程图；

图2是两通道均衡前的频谱幅度分布图；

图3是利用现有Ender方法对两通道进行均衡后的频谱幅度分布图；

图4是利用本发明方法对两通道进行均衡后的频谱幅度分布图；

图5是两通道在均衡前和利用本发明方法均衡后的干涉相位比较图；

图6是利用现有Ender方法依次进行通道均衡、杂波抑制、运动目标检测的结果图；

图7是利用本发明方法依次进行通道均衡、杂波抑制、运动目标检测的结果图。

具体实施方式

参照图1，本发明的实施步骤如下：

步骤1，选择获取雷达回波数据的通道。

1a）将多孔径合成孔径雷达的每个孔径作为动目标检测时的一个单独通道接收雷达回波数据；

1b）从多孔径合成孔径雷达对应的通道中任选其中两个通道，记为通道1和通道2。

步骤2，将通道1和通道2的雷达回波数据从二维时域转换到二维频域。

2a）对通道1得到的雷达回波数据依次进行距离压缩、距离徙动校正，得到通道1经距离徙动校正后的二维时域数据；

2b)对通道1经过距离徙动校正后的二维时域数据进行二维快速傅里叶变换，使经过距离徙动校正后的二维时域数据转换成二维频域数据Z₁(ω,Ω)_N×M，其中，ω表示距离频率，Ω表示多普勒频率，N是距离频率单元的个数，M是多普勒频率单元的个数；

2c）对通道2得到的雷达回波数据依次进行距离压缩、距离徙动校正，得到通道2的经距离徙动校正后的二维时域数据；

2d)对通道2的经过距离徙动校正后的二维时域数据进行二维快速傅里叶变换，使经过距离徙动校正后的二维时域数据转换成二维频域数据Z₂(ω,Ω)_N×M，其中ω表示距离频率，Ω表示多普勒频率，N是距离频率单元的个数，M是多普勒频率单元的个数。

步骤3，将通道1作为参考通道，沿距离频率对通道2进行补偿。

3a)利用通道1第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元的数据Z₁(ω_i,Ω_j)和通道2第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元的数据Z₂(ω_i,Ω_j)，计算通道2的距离频率补偿因子R_2i：

$R_{2i}=\frac{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_2{({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}^{*}{Z}_1({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Z_2({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)\right|}^2},$

其中,i=1,2…N，N是距离频率单元的个数，M是多普勒频率单元的个数，*表示取共轭，| |表示取模；

3b)利用距离频率补偿因子R_2i与通道2第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元的数据Z₂(ω_i,Ω_j)相乘，得到通道2的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿距离频率补偿后的数据Z′₂(ω_i,Ω_j)：

Z′₂(ω_i,Ω_j)=R_2i·Z₂(ω_i,Ω_j)，

其中，i=1,2…N，j=1,2…M；

3c)重复步骤3a)～3b)，完成对通道2中每一个频率单元沿距离频率的补偿，得到通道2的沿距离频率补偿后的数据Z′₂(ω,Ω)_N×M。

步骤4，沿多普勒频率对通道2进行二次补偿。

4a)利用通道1的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元的数据Z₁(ω_i,Ω_j)和通道2的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿距离频率补偿后的数据Z′₂(ω_i,Ω_j)，计算通道2的多普勒频率补偿因子D_2j：

$D_{2j}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_2^{\′}{({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}^{*}{Z}_1({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Z_2^{\′}({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)\right|}^2},$

其中，j=1,2…M，N是距离频率单元的个数，M是多普勒频率单元的个数，*表示取共轭，| |表示取模；

4b)利用多普勒频率补偿因子D_2j与通道2的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿距离频率补偿后的数据Z′₂(ω_i,Ω_j)相乘，得到通道2第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿多普勒频率补偿后的结果Z″₂(ω_i,Ω_j)：

Z″₂(ω_i,Ω_j)=D_2j·Z′₂(ω_i,Ω_j)，

其中，i=1,2…N，j=1,2…M；

4c)重复步骤4a)～4b),完成对通道2中每一个频率单元沿多普勒频率的补偿，得到通道2的沿多普勒频率补偿后的数据Z″₂(ω,Ω)_N×M。

步骤5，将沿多普勒频率补偿后的通道2作为参考通道，沿距离频率对通道1进行补偿。

5a)利用通道1的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元的数据Z₁(ω_i,Ω_j)和通道2的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿多普勒频率补偿后的数据Z″₂(ω_i,Ω_j)，计算通道1的距离频率补偿因子R_1i：

$R_{1i}=\frac{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_1{({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}^{*}{Z}_2^{\′\′}({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Z_1({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)\right|}^2},$

其中,i=1,2…N，N是距离频率单元的个数，M是多普勒频率单元的个数，*表示取共轭，| |表示取模；

5b)利用通道1的距离频率补偿因子R_1i与通道1的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元的数据Z₁(ω_i,Ω_j)相乘，得到通道1的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿距离频率补偿后的数据Z′₁(ω_i,Ω_j)：

Z′₁(ω_i,Ω_j)=R_1i·Z₁(ω_i,Ω_j)，

其中，i=1,2…N，j=1,2…M；

5c)重复步骤5a)～5b)，完成对通道1每一个频率单元沿距离频率的补偿，得到通道1的沿距离频率补偿后的数据Z′₁(ω,Ω)_N×M。

步骤6，沿多普勒频率对通道1进行二次补偿。

6a)利用通道1的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿距离频率补偿后的数据Z′₁(ω_i,Ω_j)和通道2的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿多普勒频率补偿后的数据Z″₂(ω_i,Ω_j)，计算通道1的多普勒频率补偿因子D_1j：

$D_{1j}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_1^{\′}{({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}^{*}{Z}_2({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Z_1^{\′}({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)\right|}^2},$

其中，j=1,2…M，*表示取共轭，| |表示取模；

6b)利用多普勒频率补偿因子D_1j与通道1的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿距离频率补偿后的数据Z′₁(ω_i,Ω_j)相乘，得到通道1的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿多普勒频率补偿后的数据Z″₁(ω_i,Ω_j)：

Z″₁(ω_i,Ω_j)=R_1j·Z′₁(ω_i,Ω_j)，

其中，i=1,2…N，j=1,2…M；

6c)重复步骤6a)～6c)，完成对通道2中每一个频率单元沿多普勒频率的补偿，得到通道1的沿多普勒频率补偿后的数据Z″₁(ω,Ω)_N×M。

步骤7，重复步骤3～6三次，即可得到理想的通道均衡结果。

本发明的效果可通过以下实测数据处理进一步说明：

1、实测数据录取条件及实验条件

在本实验中，使用以合成孔径雷达-地面运动目标检测模式工作的三孔径机载预警雷达录取雷达回波数据，每个孔径分别作为一个单独通道接收雷达回波数据，选取其中两个通道做为通道1和通道2。

2、对实测数据的处理的结果与分析

2.1)对通道1和通道2均衡前的二维频域数据的模沿距离频率取均值，得到通道1和通道2均衡前的频谱幅度分布，其频谱幅度分布如图2；

2.2)利用现有Ender方法对通道1和通道2进行均衡，并对通道1和通道2均衡后的二维频域数据的模沿距离频率取均值，得到通道1和通道2利用Ender方法均衡后的频谱幅度分布，其频谱幅度分布如图3；

2.3)利用本发明方法对通道1和通道2进行均衡，并对通道1和通道2均衡后的二维频域数据的模沿距离频率取均值，得到通道1和通道2利用本发明方法均衡后的频谱幅度分布，其频谱幅度分布如图4；

2.4)取通道均衡前和利用本发明方法均衡后通道1和通道2在二维频域的干涉相位，其干涉相位结果如图5，其中5a为均衡前通道1和通道2的二维频域中的干涉相位图，5b为利用本发明方法均衡后通道1和通道2的二维频域中的干涉相位图；

2.5)利用Ender方法对通道1和通道2依次进行通道均衡、杂波抑制和运动目标检测，其运动目标检测结果如图6，箭头所指的位置就是检测到的运动目标的位置；

2.6)利用本发明方法对通道1和通道2依次进行通道均衡、杂波抑制和运动目标检测，其运动目标检测结果如图7，箭头所指的位置就是检测到的运动目标的位置；

从图3和图2的对比中可以看出，利用现有Ender方法进行通道均衡后，通道1和通道2的主杂波区域的一致性有了很大的改善，但主杂波以外区域的一致性并不理想。

从图4和图3的对比中可以看出，利用本发明方法进行通道均衡后，通道1和通道2不仅在主杂波区域有很高的一致性，主杂波以外区域的一致性也很好。

从图5a和图5b的对比结果中可以看出在通道均衡前，主杂波区域的干涉相位沿多普勒频率存在线性变化，在通道均衡后，相位误差得到了很好的较正，主杂波区域内占大多数的均匀的灰色像素表明相位分布基本上是以零为中心的，说明通道均衡后通道1和通道2具有很好的一致性。

从图6和图7的对比结果中可以看出，利用本发明方法进行通道均衡后杂波抑制效果更好，检测到的运动目标更多，经计算，利用Ender方法进行通道均衡前后图像的杂波抑制比为10.76dB，通道均衡后的两图像相干系数为0.9586；利用本发明方法进行通道均衡后，从图中可清晰的识别出目标，杂波剩余比改进前的要少，整幅图像可以取得更好的杂波抑制比16.27dB，提高了5.51dB，图像相干系数为0.9811，提高了0.023。

Claims (9)

1.一种二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法，包括如下步骤：

（1）将多孔径合成孔径雷达的每个孔径作为动目标检测时的一个单独通道接收雷达回波数据，从多孔径合成孔径雷达对应的通道中任选其中两个通道，记为通道1和通道2。

（2）对通道1、通道2得到的回波数据依次进行距离压缩、距离徙动校正、二维快速傅里叶变换，使经过距离徙动校正后的二维时域数据转换成二维频域数据Z₁(ω,Ω)_N×M和Z₂(ω,Ω)_N×M，其中，ω表示距离频率，Ω表示多普勒频率，N是距离频率单元的个数，M是多普勒频率单元的个数；

（3）将通道1作为参考通道，利用通道1的二维频域数据Z₁(ω,Ω)_N×M和通道2的二维频域数据Z₂(ω,Ω)_N×M计算通道2的距离频率补偿因子R_2i，并利用通道2的距离频率补偿因子R_2i对通道2中每个频率单元的数据进行补偿，得到通道2沿距离频率补偿后的二维频域数据Z′₂(ω,Ω)_N×M，其中,i=1,2…N；

（4）利用通道1的二维频域数据Z₁(ω,Ω)_N×M和通道2沿距离频率补偿后的二维频域数据Z′₂(ω,Ω)_N×M，计算通道2的多普勒频率补偿因子D_2j，并利用通道2的多普勒频率补偿因子D_2j对通道2的每个频率单元的数据进行二次补偿，得到通道2沿多普勒频率补偿后的二维频域数据Z″₂(ω,Ω)_N×M，其中，j=1,2…M；

（5）将沿多普勒频率补偿后的通道2作为参考通道，利用通道1的二维频域数据Z₁(ω,Ω)_N×M和通道2沿多普勒频率补偿后的二维频域数据Z″₂(ω,Ω)_N×M，计算通道1的距离频率补偿因子R_1i，并利用通道1的距离频率补偿因子R_1i对通道1每个频率单元的数据进行补偿，得到通道1沿距离频率补偿后的二维频域数据Z′₁(ω,Ω)_N×M，其中，i=1,2…N；

（6）利用通道1沿距离频率补偿后的二维频域数据Z′₁(ω,Ω)_N×M和通道2沿多普勒频率补偿后的二维频域数据Z″₂(ω,Ω)_N×M计算通道1的多普勒频率补偿因子D_1j，并利用通道1的多普勒频率补偿因子D_1j对通道1每个频率单元的数据进行再次补偿，得到通道1沿多普勒频率补偿后的二维频域数据Z″₁(ω,Ω)_N×M，其中，j=1,2…M；

（7）重复步骤（3）～（6）三次，即可得到理想的通道均衡结果。

2.根据权利要求1所述的二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法，其中步骤（3）所述的计算通道2的距离频率补偿因子R_2i，按如下公式计算：

$R_{2i}=\frac{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_2{({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}^{*}{Z}_1({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Z_2({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)\right|}^2},$

其中，Z₁(ω_i,Ω_j)表示通道1第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元的数据，Z₂(ω_i,Ω_j)表示通道2第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元的数据，i=1,2…N，N是距离频率单元的个数，M是多普勒频率单元的个数，*表示取共轭，| |表示取模。

3.根据权利要求1所述的二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法，其中步骤（3）所述的利用通道2的距离频率补偿因子R_2i对通道2每个频率单元的数据进行补偿，按如下公式进行：

Z′₂(ω_i,Ω_j)=R_2i·Z₂(ω_i,Ω_j)，

其中，Z₂(ω_i,Ω_j)表示通道2第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元的数据，Z′₂(ω_i,Ω_j)表示通道2第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿距离频率补偿后的数据，i=1,2…N，j=1,2…M。

4.根据权利要求1所述的二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法，其中步骤（4）所述的计算通道2的多普勒频率补偿因子D_2j，按如下公式计算：

$D_{2j}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_2^{\′}{({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}^{*}{Z}_1({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Z_2^{\′}({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)\right|}^2},$

其中，Z₁(ω_i,Ω_j)表示通道1的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元的数据，Z′₂(ω_i,Ω_j)表示通道2的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿距离频率补偿后的数据，j=1,2…M，N是距离频率单元的个数，M是多普勒频率单元的个数，*表示取共轭，| |表示取模。

5.根据权利要求1所述的二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法，其中步骤（4）所述的利用通道2的多普勒频率补偿因子D_2j对通道2的每个频率单元的数据进行二次次补偿，按如下公式进行：

Z″₂(ω_i,Ω_j)=D_2j·Z′₂(ω_i,Ω_j)，

其中，Z′₂(ω_i,Ω_j)表示通道2第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿距离频率补偿后的数据，Z″₂(ω_i,Ω_j)表示通道2的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿多普勒频率补偿后的数据，i=1,2…N，j=1,2…M。

6.根据权利要求1所述的二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法，其中步骤（5）所述的计算通道1的距离频率补偿因子R_1i，按如下公式计算：

$R_{1i}=\frac{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_1{({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}^{*}{Z}_2^{\′\′}({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Z_1({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)\right|}^2},$

其中，Z₁(ω_i,Ω_j)表示通道1第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元的数据，Z″₂(ω_i,Ω_j)表示通道2的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿多普勒频率补偿后的数据，i=1,2…N，N是距离频率单元的个数，M是多普勒频率单元的个数，*表示取共轭，| |表示取模。

7.根据权利要求1所述的二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法，其中步骤（5）所述的利用通道1的距离频率补偿因子R_1i对通道1每个频率单元的数据进行补偿，按如下公式进行：

Z′₁(ω_i,Ω_j)=R_1i·Z₁(ω_i,Ω_j)，

其中，Z₁(ω_i,Ω_j)表示通道1第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元的数据，Z′₁(ω_i,Ω_j)表示通道1第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿距离频率补偿后的数据，i=1,2…N，j=1,2…M。

8.根据权利要求1所述的二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法，其中步骤（6）所述的计算通道1的多普勒频率补偿因子D_1j，按如下公式计算：

$D_{1j}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_1^{\′}{({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}^{*}{Z}_2^{\′\′}({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Z_1^{\′}({\mathrm{\ω}}_i,{\mathrm{\Ω}}_j)\right|}^2},$

其中，Z′₁(ω_i,Ω_j)表示通道1的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿距离频率补偿后的数据，Z″₂(ω_i,Ω_j)表示通道2的第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿多普勒频率补偿后的数据，j=1,2…M，N是距离频率单元的个数，M是多普勒频率单元的个数，*表示取共轭，| |表示取模。

9.根据权利要求1所述的二维频域中对非均匀场景进行通道均衡方法，其中步骤（6）所述的利用通道1的多普勒频率补偿因子D_1j对通道1的每个频率单元的数据进行再次补偿，按如下公式计算：

Z″₁(ω_i,Ω_j)=R_1j·Z′₁(ω_i,Ω_j)，

其中，Z′₁(ω_i,Ω_j)表示通道1第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿距离频率补偿后的数据，Z″₁(ω_i,Ω_j)表示通道1第i个距离频率单元、第j个多普勒频率单元沿多普勒频率补偿后的数据，i=1,2…N，j=1,2…M。

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