CN114509733B - 一种基于联合对消的多通道sar干扰抑制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于联合对消的多通道SAR干扰抑制方法，包括：建立对消滤波器，对M通道数据进行通道联合对消处理，以抑制干扰信号，得到M‑1组对消后的无干扰数据；建立重构滤波器，对M‑1组对消后的数据进行重构处理，获得单通道数据后再进行成像处理；构建方位加权补偿矢量，对因对消导致的信号幅度变化进行补偿，得到干扰抑制后的均匀高分宽幅SAR图像。

Description

一种基于联合对消的多通道SAR干扰抑制方法
技术领域
本发明涉及一种多通道合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）干扰抑制算法。
背景技术
合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）作为一种主动式的微波传感器，具有全天时、全天候、全方位对地观测的能力，经过长达半个世纪的发展与演进，已经成为现代民用测绘的重要手段。其中，方位向多通道SAR是同时实现高分辨率和宽测绘带的重要体制之一。该系统将SAR天线沿方位向划分为多个信号接收通道，通过提高回波信号的方位空间维采样来降低方位时间采样，从而降低系统脉冲重复频率（Pulse RepetitionFrequency, PRF），在保证方位向分辨率的情况下提高雷达距离向测绘带宽度，实现SAR高分宽幅的目的。
然而当多通道信号中存在强烈干扰时，会导致成像区域被干扰掩盖，目标信息难以识别，严重影响了SAR图像的质量。此时便需要进行干扰抑制以恢复SAR成像场景，通道对消法是多通道SAR系统干扰抑制最有效的方法之一。
目前发展的通道对消法多为双通道对消或者通道间距不等的三通道对消，其本质都是使用两个通道进行对消操作，对消后仅剩余单个通道的数据，对于通道数大于2的SAR系统而言，该方法显然损失了通道自由度。故SAR系统仍需要较高PRF才能在抑制干扰的同时保证方位向分辨率，可因此也丧失了宽幅成像的能力，且过高的PRF也加重了系统的负担。此外，现有的对消方法消除干扰信号后也对真实回波信号进行了一个加权调制，导致成像结果中沿方位向存在周期性的明暗条纹，且在干扰机位置处形成了明显的对消暗带，严重影响了图像的质量。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于联合对消的多通道SAR干扰抑制方法，通过联合多个通道进行对消处理，使得SAR在抑制干扰的同时仍能降低系统PRF，在仅损失一个自由度的情况下实现干扰抑制，保留了多通道SAR系统高分宽幅的能力。此外，通过对成像结果进行方位加权补偿，消除了对消暗带，从而获得均匀的高分宽幅SAR图像。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种基于联合对消的多通道SAR干扰抑制方法，包括如下步骤：
建立对消滤波器，对M通道数据进行通道联合对消处理，以抑制干扰信号，得到M-1组对消后的无干扰数据；
建立重构滤波器，对M-1组对消后的数据进行重构处理，获得单通道数据后再进行成像处理；
构建方位加权矢量，对因对消导致的信号幅度变化进行补偿，得到干扰抑制后的均匀高分宽幅SAR图像。
有益效果：
针对现有通道对消法的局限性，本发明在此基础上设计了通道联合对消滤波器，使得SAR系统的多个通道同时进行对消处理，去除了干扰信号。通过对处理结果进行重构，使得SAR系统在低PRF的模式下仍能聚焦成像。在仅损失一个通道自由度的情况下，实现了干扰的抑制，保留了多通道SAR系统高分宽幅的能力。针对现有对消法处理结果中存在的周期性的对消暗带，本发明推导出了对消处理对真实信号带来的方位向调制，并在图像域对其进行补偿，从而获得干扰抑制后的较均匀的高分宽幅SAR图像。
附图说明
图1为基于多通道联合对消的方位多通道SAR干扰抑制流程；
图2为星载方位多通道SAR正侧视工作模型示意图；
图3A为无干扰的机载四通道数据成像情况；
图3B为机载四通道数据添加干扰后成像情况；
图4A为机载四通道SAR数据进行对消及重构处理后的成像结果；
图4B为机载四通道SAR数据进行幅度补偿后的成像结果。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅为本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域的普通技术人员在不付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
根据本发明的实施例，提出一种基于联合对消的多通道SAR干扰抑制方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤101：建立对消滤波器，对M通道数据进行通道联合对消处理，得到M-1组无干扰数据。
方位多通道SAR的信号接收模型如图2所示。由于干扰源到SAR天线各通道的斜距不同，从而导致相位产生差异。据此建立对消滤波器，使相邻两通道分别进行对消处理，以消除干扰信号并保留真实目标回波数据。建立对消滤波器矩阵为：
Figure 946249DEST_PATH_IMAGE001
(1)
其中，
Figure 416544DEST_PATH_IMAGE002
，i=1,2,...,M-1，M为接收通道数，η为方位向慢时间，λ为信号波长，R J,i (η)表示第i接收通道相位中心与干扰机的瞬时距离：
Figure 333554DEST_PATH_IMAGE003
(2)
其中，R J 表示干扰源距离雷达的最短斜距，V S 表示雷达速度，Y J 表示干扰源的方位向位置，
Figure 471274DEST_PATH_IMAGE004
为第i通道相位中心到天线面板中心的距离，d为相邻通道相位中心间距。
对各通道回波信号使用对消滤波器矩阵消除干扰信号：
S1(τ,η)=G(η)S(τ,η)=[s 1，2(τ,η) s 2，3(τ,η) ··· s M-1，M (τ,η)] T (3)
其中，S(τ,η)=[s 1(τ,η) s 2(τ,η) ··· s M (τ,η)] T 表示原始多通道联合信号。经对消处理后，干扰信号被完全消除，余下仅包含真实目标回波的M-1组信号S1(τ,η)。
步骤102：建立重构滤波器，对M-1组对消后的数据进行重构处理，得到单通道数据后再进行成像处理。
首先，根据对消后的M-1组数据建立预滤波器矩阵为：
Figure 120430DEST_PATH_IMAGE005
(4)
其中，f η ∈[-(M-1)·PRF/2,-(M-1)·PRF/2+PRF]，f η,m =f η +(m-1)PRF，矩阵各元素h i,i+1 (f η,m )为：
Figure 343601DEST_PATH_IMAGE006
(5)
则重构滤波器矩阵为：
P(f η )=H(f η )-1 (6)
而后，沿方位向对信号S1(τ,η)进行傅里叶变换得到S1(τ,f η )，使用重构滤波器矩阵P(f η )对S1(τ,f η )进行重构处理：
S2(τ,f η )=P(f η )S1(τ,f η ) (7)
将重构后的信号S2(τ,f η )进行频谱重排，而后沿方位向进行逆傅里叶变换到单通道的干扰抑制后的信号，随后对该信号进行成像处理，获得干扰抑制后的复数图像I e ，但图像中存在周期性的暗条纹，在一定程度上影响了图像的可读性。
步骤103：构建方位加权补偿矢量，对聚焦图像沿方位向进行幅度补偿，消除图像I e 中存在的周期性的对消暗带，得到干扰抑制后的均匀高分宽幅SAR图像。
对消操作在去除干扰信号的同时，也给信号带来了方位向的加权调制，导致聚焦成像结果中场景目标的幅度沿方位向存在周期性的起伏变化，且在靠近干扰源的区域，由于场景目标信号幅度损失过多而形成了对消暗带。联合对消处理对图像产生的方位向调制函数为：
Figure 549454DEST_PATH_IMAGE007
(8)
其中，R 0为目标距离雷达的最短斜距，y为目标点在成像场景中的方位向位置。
由三角函数的特性可知，h(y)沿方位向呈周期性，表现为聚焦后的图像沿方位向呈周期性的明暗条纹，且周期为
Figure 807260DEST_PATH_IMAGE008
，在
Figure 971526DEST_PATH_IMAGE009
处，即h(y)=0处的目标回波被完全消除，故需对信号幅度进行补偿。
构建方位加权补偿矢量为：
Figure 931260DEST_PATH_IMAGE010
(9)
其中，α为根据图像特点设置的门限，避免出现分母接近于0而导致权值较大的情况，从而影响补偿效果。
运用构建的方位加权矢量对复图像进行加权处理，则有：
I=I e w(y) (10)
至此，便获得了干扰抑制后较均匀的高分宽幅SAR图像I。
实施例1
实施例选取机载四通道实测数据进行处理，该景图像于2014年9月27日采集，位于中国海南。
图3A展示了无干扰情况的机载四通道SAR的聚焦成像结果，图3B为添加干信比为20dB的噪声干扰后的成像结果，由图可见，场景内真实目标被干扰掩盖，信息完全损失掉。
图4A、图4B展示了经过本发明算法进行干扰抑制后的结果，其中图4A为仅进行对消后的重构成像结果，由图可见，干扰基本被抑制掉，真实目标得以显现。然而，由于联合对消影响，图像幅度沿方位方向起伏较大，且在干扰机附近存在明显的暗条纹，在一定程度上影响了图像的可读性。图4B展示了进行了加权补偿后的成像结果，由图可见，整个场景较为均匀，对消法造成的周期性暗带条纹得到了有效消除。然而，在干扰机所在位置区域，由于对消算法带来的调制函数接近于0导致该区域目标信号幅度被严重削弱。对于后向散射系数较小的目标，其聚焦结果会被接收机噪声以及周围的强目标信号淹没。此时便无法对该目标进行精确的幅度补偿，造成了该区域中部分弱目标的信息损失。而不和干扰机处在同一方位向位置的场景目标均可得到较好的恢复。
以上所述，仅为本发明的部分实施例而已，在其他情况下本发明仍然适用，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于联合对消的多通道SAR干扰抑制方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
建立对消滤波器，对M通道数据进行通道联合对消处理，以抑制干扰信号，得到M-1组对消后的无干扰数据；具体为：
根据干扰机发射的干扰信号到达雷达各接收通道的相位差别，建立联合对消滤波器，运用该对消滤波器对M通道回波数据进行通道联合对消处理，以消除干扰信号，并保留M-1组仅包含真实目标信息的回波数据，即得到M-1组对消后的数据；
建立重构滤波器，对M-1组对消后的数据进行重构处理，获得单通道数据后再进行成像处理；
构建方位加权补偿矢量，对因对消导致的信号幅度变化进行补偿，得到干扰抑制后的均匀高分宽幅SAR图像，为：
针对联合对消给图像带来的方位向调制，构建方位加权补偿矢量对图像幅度进行补偿，从而得到干扰抑制后的均匀高分宽幅SAR图像；
联合对消处理对图像产生的方位向调制函数为：
Figure FDA0003693379280000011
其中，R0为目标距离雷达的最短斜距，y为目标点在成像场景中的方位向位置，YJ表示干扰源的方位向位置，d为相邻通道相位中心间距，λ为信号波长。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立重构滤波器，对M-1组对消后的数据进行重构处理，获得单通道数据后再进行成像处理，为：
根据多通道信号重构方法，建立重构滤波器，将对消后的M-1组数据重构为单通道数据，使得PRF提高M-1倍以满足奈奎斯特采样定理，对重构后的单通道数据进行成像处理，得到干扰抑制后的SAR图像。
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