CN108957430A - 基于距离-多普勒图的高频雷达射频干扰区域提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于高频雷达射频干扰提取领域,即基于距离‑多普勒(range‑Doppler,RD)图,利用直线检测方法,准确提取射频干扰区域。其主要思路是:首先,将接收的高频雷达信号进行脉冲压缩和多普勒处理得到RD图;其次,通过灰度变换函数将RD图转换为灰度图像;然后,考虑到射频干扰存在被海杂波覆盖的区域,利用LOG算子消除海杂波的对射频干扰的影响;最后利用边缘检测和直线检测准确提取出射频干扰区域,恢复干扰数据,提高干扰抑制算法性能。基于本发明的方法能够准确提取出RD图中高频雷达射频干扰区域,尤其是受海杂波覆盖的射频干扰区域。
Description
技术领域
本发明属于高频雷达射频干扰提取领域,即基于距离-多普勒 (range-Doppler,RD)图,利用图像处理方法提取射频干扰区域,以精确恢复射频干扰数据,提高射频干扰消除算法性能。
背景技术
超视距雷达工作在高频段,因其强大的超视距功能和全天候探测能力已经得到广泛的研究并应用于海洋海态探测、飞机、船舰、导弹等运动目标的持续跟踪。但是其性能容易受到由其它设备发射的同频段射频干扰(radio frequency interference,RFI)的影响。射频干扰信号被雷达接收并经信号处理后,会在RD图上形成直线,影响目标检测和海杂波谱探测,因此射频干扰抑制是高频雷达信号处理必须考虑的问题。
近年来关于高频雷达的射频干扰问题的研究备受关注,例如文献 (张才霞.基于阵列天线空域目标波束形成研究[D].南京航空航天大学,2011.)提出了一种新的空域目标盲波束形成算法,使用一定形状的波束来通过有用信号,并消除不需要的干扰;文献(牛炯,黎明,张玲,等.基于距离-多普勒谱的高频地波雷达的射频干扰抑制 [J].中国海洋大学学报(自然科学版)自然科学版,2014, 44(12):111-114.)提出距离-多普勒谱子空间投影方法,利用射频干扰在距离向的强相关性特征,选取RD图谱中仅存在射频干扰的远距离单元数据构造自协方差矩阵,使用子空间投影方法实现射频干扰抑制。文献(文必洋,韩金柱,周企豪,等.高频地波雷达空域射频干扰抑制算法[J].西安电子科技大学学报,2017,44(4):132-137.) 在射频干扰抑制算法与空间谱估计的基础上,提出一种利用射频干扰方位角信息对高频地波雷达所受干扰进行抑制的算法:雷达采样数据做过第1次傅里叶变换之后,首先运用多重信号分类算法估计射频干扰的方位角信息,获得其信号空间;然后运用空间分解技术将雷达回波信号在该空间上分解得到干扰分量;最后从原数据中减去干扰分量以达到抑制干扰的目的。以上文献中算法实现是基于高频雷达射频干扰与海杂波区域相分离,或者要求实测数据中仅含有少量的海杂波数据,但对于高频段的海杂波,其频谱特性复杂多变,在干扰直线与海杂波相互覆盖的情况下,从信号处理角度难以提取出射频干扰。
发明内容
针对上述技术的不足,本发明提出基于RD图的高频雷达射频干扰区域提取方法方法,即利用直线检测方法,从RD图中准确提取射频干扰直线,尤其是与海杂波相接的射频干扰直线。
本发明的内容是:首先通过常规信号处理将雷达接受信号转化为 RD图;然后利用灰度变换函数将RD图转化为灰度图像;考虑到射频干扰受海杂波影响,使用LOG消除海杂波影响;最后利用边缘检测和直线检测技术准确提取射频干扰区域。
为实现上述技术目的,本发明采用如下的技术方案给予实现。
基于RD图的高频雷达射频干扰区域提取方法,包括以下的步骤:
步骤1,将雷达接收的回波信号排列成RD矩阵,经过进行脉冲压缩和多普勒处理,得到RD图;
步骤2,利用对数变换函数将RD图像转化为灰度图像;
步骤3,消除海杂波对干扰区域的影响,即采用LOG算子处理灰度图像,降低海杂波的灰度级,锐化射频干扰直线边缘;
步骤4,利用边缘检测算子检测干扰直线边缘,即通过Canny算子对灰度图边缘检测,并转化为二值图像。考虑到直线边缘不是完全水平,利用平均算子处理,使得直线边缘更加水平;
步骤5,利用Hough变换检测图像中的干扰直线,根据检测到的干扰线边缘确定出干扰区域,恢复出干扰数据。
本发明与现有技术相比具有以下的优势:
第一,本发明是使用图像处理的方式处理雷达信号,是将图像处理运用于高频雷达射频干扰提取的重要实践。
第二,由于本发明可以精确的提取海杂波覆盖的射频干扰区域并且恢复干扰数据,可以支撑基于传统思路的干扰消除算法发挥出应有的性能、不受海杂波影响。
附图说明
图1本发明基于RD的高频雷达射频干扰区域提取方法流程图
图2仿真高频雷达RD图
图3对数变换函数转换后的RD灰度图像
图4 LOG算子处理后灰度图像
图5 Canny算子边缘检测和平均算子处理后的二值图像
图6射频干扰提取结果
图7干扰消除后的图像
具体实施方式
下面结合附图、具体实施方式对本技术进一步详细说明。
参照图1,为本发明的一种基于RD图的高频雷达射频干扰区域提取方法技术实现流程图,本文所述的技术方法包括以下步骤:
步骤1,如图2为仿真高频雷达接收数据以及射频干扰,经过脉冲压缩和多普勒处理得到RD图。其中带宽为20kHz,采样频率50kHz,波形周期为10ms,相干积累周期数512。可以观察到,图中位于多普勒单元157附近处的射频干扰直线很清晰,而位于多普勒单元243处和274处的射频干扰处于海杂波过渡区域而难以检测,其边缘所在具体位置难以确定。
步骤2,根据步骤1中的RD图像,本发明将其转化为灰度图,通过灰度变换函数实现。其中灰度变换函数为
Y(p,m)=c*ln(1+s|X(p,m)|)
其中为RD图对应的矩阵,其中s和c分别控制动态范围和灰度级。仿真实验中设置动态范围为80dB,灰度级为255,如图3 为转换后的灰度图像。
步骤3,使用LOG算子,消除海杂波影响与锐化射频干扰直线。图4是对采用5X5的LOG算子模板对图像进行平均阈值处理,得到灰度图像H。从仿真图看出,LOG算法能够有效消除海杂波区域和突出干扰线边缘,达到消除海杂波干扰的效果。多普勒单元150附近的射频干扰直线边缘清晰可见,多普勒单元240与270处干扰直线的边缘相对于灰度图像也比较清晰。
步骤4,对消除海杂波后的图像先采用Canny算子对消除海杂波后的灰度图像H进行边缘检测。经过Canny算子进行边缘检测,得到二值图像D。考虑到干扰边缘可能不是严格的直线,对二值化图像 D,在多普勒维上使用平均算子Q,对直线边缘进行处理。
其中α表示平均比率。
在该步骤仿真实验中算法参数设置为高斯平滑参数1.9,高阈值参数0.19,低阈值为高阈值的0.4倍;平均比例α=0.5,仿真结果如图5所示,可以观察到,位于多普勒单元150附近的射频干扰直线边缘比较清晰,而靠近海杂波的射频干扰直线边缘,也被初步检测出。
步骤5,对平均算子处理之后的二值图像,采用Hough变换提取干扰直线,即对于边缘经过点(p,m)的直线,使用参数方程 r=p*cosθ+m*sinθ转化为极坐标系,检测直线具体所在位置。
根据射频干扰直线平行于距离维的特性,仿真中Hough变换只取斜率为零的直线,结果如图6。可以观察到一条未被模糊和两条被模糊的射频干扰直线被准确提取出来。设置矩阵B为被检测出的射频干扰区域,分别用元素值为1和0,表示干扰和非干扰。根据提取的干扰直线区域矩阵B与常规处理的RD图元素值矩阵X对应元素相乘,得到射频干扰数据矩阵
Z=B⊙X
然后将Z进行逆多普勒和逆脉冲压缩处理,恢复出被射频干扰掩盖的样本时域数据。基于恢复出的射频干扰数据,通过滤波器设计,抑制射频干扰,仿真结果如图7所示,可以看到射频干扰被消除且未改变海杂波谱特性。
综上所述,针对高频雷达的射频干扰提取问题,本发明提出的基于距离-多普勒图的干扰区域提取算法,实现了从当前帧中精确提取射频干扰数据。区域提取算法采用LOG算子消除海杂波影响、Canny 算子边缘检测、平均算子和Hough变换提取直线等步骤。实验结果表明,本发明的方法能够准确提取被海杂波部分覆盖的射频干扰区域,恢复出干扰数据,支撑干扰抑制算法以发挥其优良性能。
Claims (8)
1.一种基于距离-多普勒图的高频雷达射频干扰区域提取方法技术,
其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,将高频雷达天线接收的信号,排列成RD矩阵,经过脉冲压缩和多普勒处理得到RD图;
步骤2,将RD图通过灰度变换函数转化为RD灰度图;
步骤3,利用LOG算子消除海杂波的影响,锐化射频干扰直线边缘;
步骤4,利用Canny算子对灰度图像进行干扰边缘检测,得到二值化图像,然后使用平均算子对边缘进行平均,是的干扰直线边缘更加水平化;
步骤5,基于平均算子处理过的二值图像,利用Hough变换检测干扰直线,提取干扰区域,恢复干扰数据。
2.如权利要求1所述,其特征在于,在步骤1中对高频雷达接收的回波信号,排列成RD矩阵X,经过脉冲压缩和多普勒处理得到RD图。
3.如权利要求1所述,其特征在于,在步骤2中,利用灰度变换函数,将RD图转化为RD灰度图。其中灰度变换函数为Y(p,m)=c*ln(1+s|X(p,m)|)。
4.如权利要求1所述,其特征在于,在步骤3利用LOG算子消除海杂波的影响,锐化射频干扰直线边缘。
5.如权利要求1所述,其特征在于,在步骤4中,基于消除海杂波影响的灰度图像利用边缘检测算子,初步检测直线的边缘所在位置并转化为二值图像,然后利用平均算子使直线边缘更加水平化。
6.如权利要求5所述,其特征在于,利用平均算子使直线边缘更加水平化,其中边缘算子Q为
7.如权利要求1所述,其特征在于,在步骤5中,基于二值化图像,利用Hough变换检测射频干扰直线,提取干扰区域,设置矩阵B为被检测出的射频干扰区域,分别用元素值为1和0,表示干扰和非干扰,进而恢复出干扰数据。
8.如权利1,7要求所述,其特征在于,射频干扰数据恢复,根据提取的干扰直线区域矩阵B与常规处理的RD图元素值矩阵X对应元素相乘,得到射频干扰数据矩阵
Z=B⊙X。
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