CN108226879B - 一种基于多通道的sar地形散射干扰抑制方法 - Google Patents

一种基于多通道的sar地形散射干扰抑制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108226879B
CN108226879B CN201711392872.7A CN201711392872A CN108226879B CN 108226879 B CN108226879 B CN 108226879B CN 201711392872 A CN201711392872 A CN 201711392872A CN 108226879 B CN108226879 B CN 108226879B
Authority
CN
China
Prior art keywords
terrain
channel data
module
interference
filtering
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201711392872.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108226879A (zh
Inventor
李然
毕建权
叶佩
陈常平
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Institute of Remote Sensing Equipment
Original Assignee
Beijing Institute of Remote Sensing Equipment
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Institute of Remote Sensing Equipment filed Critical Beijing Institute of Remote Sensing Equipment
Priority to CN201711392872.7A priority Critical patent/CN108226879B/zh
Publication of CN108226879A publication Critical patent/CN108226879A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108226879B publication Critical patent/CN108226879B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/36Means for anti-jamming, e.g. ECCM, i.e. electronic counter-counter measures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于多通道SAR的地形散射干扰抑制方法。首先搭建固定滤波器结构的地形散射干扰预滤波处理系统,包括:通道数据FFT模块、固定结构的地形散射干扰滤波模块、通道数据IFFT模块、地形散射干扰协方差矩阵估计模块、加权计算模块和SAR成像处理模块。将通道数据变换至频域后进行滤波处理,并用滤波后的数据构造协方差矩阵对加权向量进行估计,最后通过加权向量与原始通道数据加权计算实现空间‑快时自适应处理。本发明在能够有效地抑制多径地形散射干扰的同时完好地保存了目标,提高了SAR系统的抗干扰性能。

Description

一种基于多通道的SAR地形散射干扰抑制方法
技术领域
本发明涉及一种干扰抑制方法,特别是一种基于多通道的SAR地形散射干扰抑制方法。
背景技术
地形散射干扰(也有文献称之为“热杂波”干扰、“TSJ”),是干扰源发射的能量经过地面散射之后从雷达天线的旁瓣或者主瓣进入形成的干扰,其能量取决于雷达平台与干扰源的相对位置、传播路径及地面的散射特性。由于一般的雷达天线都可以实现低旁瓣或者超低旁瓣,所以地形散射干扰主要作为主瓣干扰。地形散射干扰严重影响机载雷达的目标检测性能,从90年代中期开始,就有学者研究对其抑制的方法,机载雷达对抗地形散射干扰的方法可以归纳为如下几类:
1.空间快时STAP及降秩处理
该方法将快拍数引入到自适应处理器中,利用地形散射干扰在距离快时间维内的部分相干性,为了抑制地杂波,还需要进行慢时间维滤波,这样就构成了3D STAP,计算量是相当繁重,工程实现几乎不可能,许多学者开始了降秩和降维的研究。如GUERCI等为了减少输出信噪比损失,依据互谱来选择子空间,据此提出了一种降秩的多级维纳滤波器,将期望信号投影至相互正交的子空间,该过程不需要知道协方差矩阵的特征结构,也不需要矩阵求逆操作。另外为了保持期望信号的统计特性,Griffiths在此基础上增加了多重约束,通过Mountaintop数据进行验证,证实了该方法可以有效地降低地形散射干扰的能量。
2.阵元空间处理
Fante等提出了全自适应阵元空间结构的处理器,可以抑制直达波干扰,地杂波,旁瓣干扰及地形散射干扰,又证明了阵元空间与波束空间之间的等效性,而构造的正交波束数目远小于阵元数,从而在波束空间内减少了实施的复杂度。Kogon等人提出来广义旁瓣对消器形式的波束空间对消器来实施地形散射干扰并利用Mountaintop数据进行了性能验证。Seliktar等[7]将慢时间引入到自适应波束综合,使得处理器又具有了抑制地杂波的能力。
3.反卷积
Nelander等提出了一种反卷积的方法,首先从接收数据短时间间隔里估计出多路径脉冲响应,然后将之与直达信号进行卷积,从而产生干扰信号估计,从主瓣信号中减去干扰信号信号估计,实现抑制干扰的目的。之后他们团队在该方法基础上又添加了阈值函数保证能够得到多路径脉冲响应的最小均方估计。
4.随机约束
Abramovich等人利用“随机约束”在抑制热杂波的同时保持了冷杂波的抑制能力,冷杂波,也即地面杂波。他们发现在多元低阶自回归冷杂波模型中,随机约束可以保持冷杂波稳态输出,这种方法的问题之一就是计算量比较复杂,实现困难。
最先注意到地形散射干扰作用于合成孔径雷达的是胡东辉等人,不过他们提到的干扰信号为与目标SAR发射的线性调频信号,干扰信号与雷达接收到的回波在距离向相关,而在方位向部分相干,从而增加了干扰的干扰功率增益。甘荣兵等探讨了双天线对消弹射式干扰的方法,以及该方法所涉及到的干扰信号相位差估计问题,取得了不错的效果,需要指出的是他所采用的与胡东辉等人的干扰模型一致,即属于转发式干扰。Rosenberg等推导了在SAR中实现空间慢时与空间快时STAP的算法,检验了应用任意约束的多级维纳滤波器在多通道SAR中抑制地形散射干扰的有效性。但存在的问题有在对消散射干扰时的协方差矩阵估计不足导致的目标损失问题。其中,SAR为合成孔径雷达的简称。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于多通道的SAR地形散射干扰抑制方法,解决现有技术方法不能很好的避免地形散射干扰的问题。
一种基于多通道的SAR地形散射干扰抑制方法的具体步骤为:
第一步搭建固定滤波器结构的地形散射干扰滤波处理系统
固定滤波器结构的地形散射干扰滤波处理系统,包括:通道数据FFT模块、固定结构的地形散射干扰滤波模块、通道数据IFFT模块、地形散射干扰协方差矩阵估计模块、加权计算模块和SAR成像处理模块。
通道数据FFT模块的功能为:将通道数据由时域变换至频域;
固定结构的地形散射干扰滤波模块的功能为:基于SAR成像特点构建地形散射干扰滤波器并进行滤波;
通道数据IFFT模块的功能为:将通道数据由频域变换至时域;
地形散射干扰协方差矩阵估计模块的功能为:根据滤波后通道数据估计地形散射干扰协方差矩阵;
加权计算模块功能为:将通道数据与加权向量矩阵相乘;
SAR成像处理模块功能为:对加权计算后的通道数据进行SAR成像处理。
第二步通道数据FFT处理模块进行FFT处理
通道数据FFT处理模块将N通道数据xn,n=1,...,N分别进行FFT,变换至频域。Xn为变换至频域的数据表示。
Xn=FFT(xn)
第三步固定结构的地形散射干扰滤波模块进行滤波处理
SAR系统方位分辨率是通过散射源方位向回波相参积累而实现的,当忽略SAR系统天线方位向旁瓣信号的累积时,那么杂波所占据的频带宽度被限制在多普勒带宽,多普勒带宽的频率范围如下式所示
Figure BDA0001517960540000031
其中fdref、frref分别为参考斜距处的多普勒中心频率和多普勒调频率,tm为方位时间,Ts为合成孔径时间。相比较地形散射干扰在方位向是宽带的,当雷达系统在方位向进行过采样时,在将杂波滤除之后,还会为地形散射干扰剩余足够的频带。据此构建方位向带通滤波器如下式所示
Figure BDA0001517960540000032
将变换至频域的各通道数据与该带通滤波器相乘,实现滤波处理,输出滤波后的通道数据Yn
Figure BDA0001517960540000033
其中,°表示Hadamard积。
第四步通道数据IFFT处理模块进行IFFT处理
通道数据IFFT处理模块将滤波后的通道数据Yn分别进行IFFT,由频域变换至时域。
yn=IFFT(Yn)
第五步地形散射干扰协方差矩阵估计模块对滤波后的地形散射干扰协方差矩阵进行估计
将各个通道输出yn按照下式排列
y′=[y11),…,yN1),…,y1L),…,yNL)]T∈CLN×1
CLN×1为LN*1维的复数向量;y′为通道数据按照顺序排列后的复向量;τi为距离向时间,i=1,...,L;其中L为距离向采样点数。协方差矩阵估计
Figure BDA0001517960540000041
Figure BDA0001517960540000042
H为共轭转置,ILN为LN×LN的单位阵,
Figure BDA0001517960540000043
为对角加载阵,
Figure BDA0001517960540000044
为对角加载特征值。
第六步加权计算模块完成引导向量、加权向量计算并完成滤波
加权计算模块首先建立杂波空间快时间引导向量
Figure BDA0001517960540000045
如下式所示:
Figure BDA0001517960540000046
Figure BDA0001517960540000047
其中,τi,i=1,...,L,为距离向时间,Br为线性调频信号带宽,Tp为脉冲宽度,tm为方位向时间,
Figure BDA0001517960540000048
为空间引导向量,T为转置,
Figure BDA0001517960540000049
λ为波长,d为通道间距,va为速度,Rc为斜距,
Figure BDA00015179605400000410
加权向量为
Figure BDA0001517960540000051
将原始通道数据xn,n=1,...,N按照如下方式进行排列
Figure BDA0001517960540000052
其中,xnm)为第n通道数据的距离向采样数据,m=1,2,...,L;τm为距离向时间,L为距离向采样点数,
滤波输出
Figure BDA0001517960540000053
第七步SAR成像处理模块对滤波输出后的数据完成SAR成像处理
对滤波输出后的Z进行SAR成像处理,由于之前已经完成了距离向的脉冲压缩,因此直接进行方位向聚焦处理,方位向聚焦后输出SAR图像。
至此完成基于多通道的SAR地形散射干扰抑制。
本发明针对SAR系统提出的自适应滤波方法能够有效地抑制多径地形散射干扰的同时完好地保存了目标,提高SAR系统的抗干扰性能。
具体实施方式
一种基于多通道的SAR地形散射干扰抑制方法的具体步骤为:
第一步搭建固定滤波器结构的地形散射干扰滤波处理系统
固定滤波器结构的地形散射干扰滤波处理系统,包括:通道数据FFT模块、固定结构的地形散射干扰滤波模块、通道数据IFFT模块、地形散射干扰协方差矩阵估计模块、加权计算模块和SAR成像处理模块。
通道数据FFT模块的功能为:将通道数据由时域变换至频域;
固定结构的地形散射干扰滤波模块的功能为:基于SAR成像特点构建地形散射干扰滤波器并进行滤波;
通道数据IFFT模块的功能为:将通道数据由频域变换至时域;
地形散射干扰协方差矩阵估计模块的功能为:根据滤波后通道数据估计地形散射干扰协方差矩阵;
加权计算模块功能为:将通道数据与加权向量矩阵相乘;
SAR成像处理模块功能为:对加权计算后的通道数据进行SAR成像处理。
第二步通道数据FFT处理模块进行FFT处理
通道数据FFT处理模块将N通道数据xn,n=1,...,N分别进行FFT,变换至频域。Xn为变换至频域的数据表示。
Xn=FFT(xn)
第三步固定结构的地形散射干扰滤波模块进行滤波处理
SAR系统方位分辨率是通过散射源方位向回波相参积累而实现的,当忽略SAR系统天线方位向旁瓣信号的累积时,那么杂波所占据的频带宽度被限制在多普勒带宽,多普勒带宽的频率范围如下式所示
Figure BDA0001517960540000061
其中fdref、frref分别为参考斜距处的多普勒中心频率和多普勒调频率,tm为方位时间,Ts为合成孔径时间。相比较地形散射干扰在方位向是宽带的,当雷达系统在方位向进行过采样时,在将杂波滤除之后,还会为地形散射干扰剩余足够的频带。据此构建方位向带通滤波器如下式所示
Figure BDA0001517960540000062
将变换至频域的各通道数据与该带通滤波器相乘,实现滤波处理,输出滤波后的通道数据Yn
Figure BDA0001517960540000063
其中,°表示Hadamard积。
第四步通道数据IFFT处理模块进行IFFT处理
通道数据IFFT处理模块将滤波后的通道数据Yn分别进行IFFT,由频域变换至时域。
yn=IFFT(Yn)
第五步地形散射干扰协方差矩阵估计模块对滤波后的地形散射干扰协方差矩阵进行估计
将各个通道输出yn按照下式排列
y′=[y11),…,yN1),…,y1L),…,yNL)]T∈CLN×1
CLN×1为LN*1维的复数向量;y′为通道数据按照顺序排列后的复向量;τi为距离向时间,i=1,...,L;其中L为距离向采样点数。协方差矩阵估计
Figure BDA0001517960540000071
Figure BDA0001517960540000072
H为共轭转置,ILN为LN×LN的单位阵,
Figure BDA0001517960540000073
为对角加载阵,
Figure BDA0001517960540000074
为对角加载特征值。
第六步加权计算模块完成引导向量、加权向量计算并完成滤波
加权计算模块首先建立杂波空间快时间引导向量
Figure BDA0001517960540000075
如下式所示:
Figure BDA0001517960540000076
Figure BDA0001517960540000077
其中,τi,i=1,...,L,为距离向时间,Br为线性调频信号带宽,Tp为脉冲宽度,tm为方位向时间,
Figure BDA0001517960540000078
为空间引导向量,T为转置,
Figure BDA0001517960540000079
λ为波长,d为通道间距,va为速度,Rc为斜距,
Figure BDA00015179605400000710
加权向量为
Figure BDA00015179605400000711
将原始通道数据xn,n=1,...,N按照如下方式进行排列
Figure BDA00015179605400000712
其中,xnm)为第n通道数据的距离向采样数据,m=1,2,...,L;τm为距离向时间,L为距离向采样点数,
滤波输出
Figure BDA0001517960540000081
第七步SAR成像处理模块对滤波输出后的数据完成SAR成像处理
对滤波输出后的Z进行SAR成像处理,由于之前已经完成了距离向的脉冲压缩,因此直接进行方位向聚焦处理,方位向聚焦后输出SAR图像。
至此完成基于多通道的SAR地形散射干扰抑制。

Claims (4)

1.一种基于多通道的SAR地形散射干扰抑制方法,其特征在于具体步骤为:
第一步 搭建固定滤波器结构的地形散射干扰滤波处理系统
固定滤波器结构的地形散射干扰滤波处理系统,包括:通道数据FFT模块、固定结构的地形散射干扰滤波模块、通道数据IFFT处理模块、地形散射干扰协方差矩阵估计模块、加权计算模块和SAR成像处理模块;
第二步 通道数据FFT处理模块进行FFT处理
通道数据FFT处理模块将N通道数据xn,n=1,...,N分别进行FFT,变换至频域;Xn为变换至频域的数据表示;
Xn=FFT(xn)
第三步 固定结构的地形散射干扰滤波模块基于SAR成像特点构建地形散射干扰滤波器F(f)并进行滤波,将变换至频域的各通道数据Xn与该地形散射干扰滤波器相乘,实现滤波处理,输出滤波后的通道数据Yn
第四步 通道数据IFFT处理模块进行IFFT处理
通道数据IFFT处理模块将滤波后的通道数据Yn分别进行IFFT,由频域变换至时域;
yn=IFFT(Yn)
第五步 地形散射干扰协方差矩阵估计模块根据滤波后通道数据估计地形散射干扰协方差矩阵
Figure FDA0002990325550000011
第六步 加权计算模块完成引导向量、加权向量计算,将通道数据Xn与加权向量矩阵相乘,并完成滤波,滤波输出Z;
第七步 SAR成像处理模块对滤波输出后的Z进行SAR成像处理,直接进行方位向聚焦处理,方位向聚焦后输出SAR图像;
至此完成基于多通道的SAR地形散射干扰抑制。
2.根据权利要求1所述的基于多通道的SAR地形散射干扰抑制方法,其特征在于:在第三步中,固定结构的地形散射干扰滤波模块进行滤波处理的过程为:
SAR系统方位分辨率是通过散射源方位向回波相参积累而实现的,当忽略SAR系统天线方位向旁瓣信号的累积时,那么杂波所占据的频带宽度被限制在多普勒带宽,多普勒带宽的频率范围如下式所示
Figure FDA0002990325550000021
其中fdref、frref分别为参考斜距处的多普勒中心频率和多普勒调频率,tm为方位时间,Ts为合成孔径时间;相比较地形散射干扰在方位向是宽带的,当雷达系统在方位向进行过采样时,在将杂波滤除之后,还会为地形散射干扰剩余足够的频带;据此构建地形散射干扰滤波器如下式所示
Figure FDA0002990325550000022
将变换至频域的各通道数据与该地形散射干扰滤波器相乘,实现滤波处理,输出Yn
Figure FDA0002990325550000023
其中,
Figure FDA0002990325550000024
表示Hadamard积。
3.根据权利要求1所述的基于多通道的SAR地形散射干扰抑制方法,其特征在于:在第五步中,地形散射干扰协方差矩阵估计模块对滤波后的地形散射干扰协方差矩阵进行估计的具体过程为:
地形散射干扰协方差矩阵估计模块将各个通道输出yn按照下式排列
y′=[y11),…,yN1),…,y1L),…,yNL)]T∈CLN×1
CLN×1为LN*1维的复数向量;y′为通道数据按照顺序排列后的复向量;τi为距离向时间,i=1,...,L;其中L为距离向采样点数;协方差矩阵估计
Figure FDA0002990325550000025
Figure FDA0002990325550000026
H为共轭转置,ILN为LN×LN的单位阵,
Figure FDA0002990325550000027
为对角加载阵,
Figure FDA0002990325550000028
为对角加载特征值。
4.根据权利要求3所述的基于多通道的SAR地形散射干扰抑制方法,其特征在于:在第六步中,加权计算模块完成引导向量、加权向量计算并完成滤波的过程为:
加权计算模块首先建立杂波空间快时间引导向量
Figure FDA0002990325550000031
如下式所示:
Figure FDA0002990325550000032
Figure FDA0002990325550000033
其中,τi,i=1,...,L,为距离向时间,Br为线性调频信号带宽,Tp为脉冲宽度,tm为方位向时间,Sspa(tm)=[exp(jφ1),…,exp(jφN)]T∈CLN ×1为空间引导向量,T为转置,
Figure FDA0002990325550000034
λ为波长,d为通道间距,va为速度,Rc为斜距,
Figure FDA0002990325550000035
加权向量为
Figure FDA0002990325550000036
将原始通道数据xn,n=1,...,N按照如下方式进行排列
X′=[x11),…,xN1),…,x1L),…,xNL)]T∈CLN×1
其中,xnm)为第n通道数据的距离向采样数据,m=1,2,...,L;τm为距离向时间,L为距离向采样点数,
最后,滤波输出
Figure FDA0002990325550000037
CN201711392872.7A 2017-12-21 2017-12-21 一种基于多通道的sar地形散射干扰抑制方法 Active CN108226879B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711392872.7A CN108226879B (zh) 2017-12-21 2017-12-21 一种基于多通道的sar地形散射干扰抑制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711392872.7A CN108226879B (zh) 2017-12-21 2017-12-21 一种基于多通道的sar地形散射干扰抑制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108226879A CN108226879A (zh) 2018-06-29
CN108226879B true CN108226879B (zh) 2021-08-13

Family

ID=62647660

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711392872.7A Active CN108226879B (zh) 2017-12-21 2017-12-21 一种基于多通道的sar地形散射干扰抑制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108226879B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109359597B (zh) * 2018-10-18 2021-06-01 成都理工大学 基于多频融合深度学习的雷达步态识别方法
CN110118956B (zh) * 2019-05-21 2023-03-21 西安电子科技大学 免疫地面干扰机区域的双基sar抗干扰性能评估方法
CN110850445B (zh) * 2019-11-21 2024-04-05 中国人民解放军63961部队 一种基于空时采样协方差求逆的脉冲干扰抑制方法
CN110927720B (zh) * 2019-11-27 2021-02-26 北京宏锐星通科技有限公司 一种sar旁瓣对抗方法
CN111198374B (zh) * 2020-01-13 2022-10-25 哈尔滨工程大学 基于时空频联合干扰抑制的多普勒敏感信号动目标水声探测方法
CN112731388B (zh) * 2020-12-14 2023-10-13 北京遥感设备研究所 一种基于有效散射点能量积累的目标检测方法
CN115856788B (zh) * 2023-03-01 2023-05-16 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于通道相消的俯仰向多通道sar干扰抑制方法

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6873285B2 (en) * 2003-07-09 2005-03-29 General Dynamics Advanced Information Systems, Inc. Method and system for providing along-track alignment and formatting of synthetic aperture radar (SAR) data, and SAR image formation algorithms using such method and system
US8436766B1 (en) * 2009-11-06 2013-05-07 Technology Service Corporation Systems and methods for suppressing radar sidelobes using time and spectral control
CN103323841A (zh) * 2012-09-03 2013-09-25 中国科学院电子学研究所 星机载移变式双基合成孔径雷达中的成像方法及装置
CN104076343A (zh) * 2014-06-25 2014-10-01 西安电子科技大学 星载三通道sar-gmti自适应杂波抑制方法
GB2516483A (en) * 2013-07-24 2015-01-28 Canon Kk Sound source separation method
CN104698472A (zh) * 2015-03-18 2015-06-10 北京北斗星通导航技术股份有限公司 改进宽带干扰抑制处理方法及处理装置
CN105488631A (zh) * 2015-12-04 2016-04-13 国家电网公司 一种基于wams动态数据的网源协调在线监测与评估系统
CN105759266A (zh) * 2016-02-29 2016-07-13 西安电子科技大学 一种基于图形处理单元的sar雷达回波获取方法
CN106772376A (zh) * 2017-01-09 2017-05-31 北京航空航天大学 基于改进的rda进行合成孔径雷达图像目标旁瓣抑制的方法
CN106872954A (zh) * 2017-01-23 2017-06-20 西安电子科技大学 一种高超声速平台杂波抑制和运动目标成像方法
CN106932778A (zh) * 2017-04-17 2017-07-07 王辉 方位多通道fmcw sar滑动聚束成像方法
CN107067019A (zh) * 2016-12-16 2017-08-18 上海交通大学 基于变分贝叶斯估计下的ads‑b与tcas数据融合方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6873285B2 (en) * 2003-07-09 2005-03-29 General Dynamics Advanced Information Systems, Inc. Method and system for providing along-track alignment and formatting of synthetic aperture radar (SAR) data, and SAR image formation algorithms using such method and system
US8436766B1 (en) * 2009-11-06 2013-05-07 Technology Service Corporation Systems and methods for suppressing radar sidelobes using time and spectral control
CN103323841A (zh) * 2012-09-03 2013-09-25 中国科学院电子学研究所 星机载移变式双基合成孔径雷达中的成像方法及装置
GB2516483A (en) * 2013-07-24 2015-01-28 Canon Kk Sound source separation method
CN104076343A (zh) * 2014-06-25 2014-10-01 西安电子科技大学 星载三通道sar-gmti自适应杂波抑制方法
CN104698472A (zh) * 2015-03-18 2015-06-10 北京北斗星通导航技术股份有限公司 改进宽带干扰抑制处理方法及处理装置
CN105488631A (zh) * 2015-12-04 2016-04-13 国家电网公司 一种基于wams动态数据的网源协调在线监测与评估系统
CN105759266A (zh) * 2016-02-29 2016-07-13 西安电子科技大学 一种基于图形处理单元的sar雷达回波获取方法
CN107067019A (zh) * 2016-12-16 2017-08-18 上海交通大学 基于变分贝叶斯估计下的ads‑b与tcas数据融合方法
CN106772376A (zh) * 2017-01-09 2017-05-31 北京航空航天大学 基于改进的rda进行合成孔径雷达图像目标旁瓣抑制的方法
CN106872954A (zh) * 2017-01-23 2017-06-20 西安电子科技大学 一种高超声速平台杂波抑制和运动目标成像方法
CN106932778A (zh) * 2017-04-17 2017-07-07 王辉 方位多通道fmcw sar滑动聚束成像方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"A Robust Approach to Ground Moving Target Detection and Localization for Multi-channel SAR system";Zhengguang Zhou;《National Laboratry of Radar Signal Processing》;20091026;全文 *
"基于毫米波高分辨雷达的地杂波实测数据分析与仿真";熊坤;《现代防御技术》;20101215;第38卷(第6期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108226879A (zh) 2018-06-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108226879B (zh) 一种基于多通道的sar地形散射干扰抑制方法
EP1485728B1 (en) A noise suppression system and method for phased-array based systems
CN110412568B (zh) 基于扩展方位角相位编码的距离模糊杂波抑制方法
Wang et al. Manoeuvring target detection in over-the-horizon radar using adaptive clutter rejection and adaptive chirplet transform
CN110850445B (zh) 一种基于空时采样协方差求逆的脉冲干扰抑制方法
Rosenberg et al. Constrained fast-time STAP for interference suppression in multichannel SAR
CN104076343A (zh) 星载三通道sar-gmti自适应杂波抑制方法
Kulpa et al. Filter-based design of noise radar waveform with reduced sidelobes
CN104345301A (zh) 机载mimo雷达非自适应杂波预滤波空时二维对消方法
CN103954941A (zh) 一种机载相控阵雷达二维多脉冲的认知杂波抑制方法
CN108880586B (zh) 一种宽带弱信号增强方法与装置
CN101907702A (zh) 用于mimo雷达的两维多脉冲对消器
Abramovich et al. Stochastic-constraints method in nonstationary hot-clutter cancellation. II. Unsupervised training applications
CN103728600A (zh) 机载mimo雷达非自适应空时杂波块滤波方法
Malik et al. Adaptive pulse compression for sidelobes reduction in stretch processing based MIMO radars
Ulander et al. Processing and calibration of ultra-wideband SAR data from CARABAS-II
CN113702934B (zh) 适用于mimo雷达的距离-多普勒-角度三维副瓣抑制方法
Zenghui et al. Local degrees of freedom of clutter for airborne space–time adaptive processing radar with subarrays
Aubry et al. Cognitive design of the transmitted phase code and receive filter in reverberating environment
Klemm Adaptive airborne MTI with two-dimensional motion compensation
Lv et al. A Grating Lobe Suppression Approach for Distributed Mimo Array Radar Backprojection Algorithm
Vehmas et al. Mitigation of RFI in High-Resolution SAR Data–Algorithm Overview and Experimental Demonstration
CN115015868B (zh) 一种空域降维子带聚焦宽带stap方法
Adarsha et al. A multistage Weiner filter STAP algorithm for non-side-looking radar
CN103941239B (zh) 网络化雷达极化对消抑制主瓣压制式干扰方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant