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多通道SAR近岸水面區域模糊雜波抑制方法

2014-05-30 11:40:42束宇翔何嘉懿廖桂生楊志偉許華健
電子與信息學報 2014年5期
關鍵詞:區域檢測方法

束宇翔 何嘉懿 廖桂生 楊志偉 許華健

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多通道SAR近岸水面區域模糊雜波抑制方法

束宇翔*何嘉懿 廖桂生 楊志偉 許華健

(西安電子科技大學雷達信號處理重點實驗室 西安 710071)

在方位多通道合成孔徑雷達(SAR)體制下,針對近岸水面區域出現的強模糊地雜波抑制問題,該文分析推導了模糊雜波的多通道導向矢量,建立了近岸水面區域的SAR圖像域多通道信號模型。以推導的導向矢量和建立的模型為依據,提出了適合近岸水面區域的模糊雜波抑制方法,分析了方位多通道空域采樣帶來的空域模糊對模糊雜波的影響,在此基礎上,對該類背景下的動目標檢測性能進行了仿真分析。仿真實驗驗證了該算法的有效性。

合成孔徑雷達;地面運動目標檢測;雜波抑制;方位模糊

1 引言

然而,對于與強散射陸地鄰近的水面區域,由于平靜水面的后項散射系數較低,水面雜波能量通常接近噪聲水平,SAR成像后該區域的主要信號能量為鄰近強陸地雜波的模糊像。因此,不同于傳統的SAR-GMTI處理,與出現在該區域內的動目標起主要競爭作用的是模糊地雜波信號。在多通道SAR系統體制下,采用數字波束形成(DBF)技術[11,12],利用多通道方位空間采樣等效獲得更高的時域采樣頻率,可以有效地抑制模糊雜波。文獻[13]對其進行了實驗驗證,但在該文獻中,DBF處理主要針對提高SAR成像質量,獲得更低的方位模糊信號比,并沒有沿方位通道積累動目標信號,也沒有對近岸水面區域動目標檢測性能進行分析。此外,采用文獻[13]的方法進行處理后,多個方位通道等效合成為一個通道,沒有額外自由度可用于無模糊主瓣雜波抑制。

針對這一類特殊的近岸水面區域的模糊雜波抑制和動目標檢測問題,本文首先分析推導了模糊雜波的多通道導向矢量。在此基礎上,提出了適合近岸水面區域的雜波抑制方法,并通過仿真實驗驗證了本文所提算法的有效性。最后,結合方位多通道空域采樣帶來的空域模糊對模糊雜波的影響,對該類特殊背景下的動目標檢測性能進行了仿真分析。

2 近岸水面區域SAR圖像域多通道信號形式

3 近岸水面區域模糊雜波抑制方法

3.1 基于直方圖統計的樣本挑選方法

從能量/干涉相位的直方圖可以看出,能量直方圖易于用來區分模糊雜波區域和噪聲區域,干涉相位直方圖易于用來區分所需要的模糊雜波區域和無模糊主瓣雜波區域及其它模糊雜波區域,結合這兩種直方圖可以有效地挑選所需要的模糊雜波區域。

其中,表示高斯超幾何函數,表示相干系數,表示多視數,此處為1,表示雜波干涉相位,對于無模糊主瓣雜波,;對于第+1次模糊雜波,可以根據干涉相位直方圖估計得到。在本例中,則基于干涉相位直方圖的樣本挑選結果如圖5(b)所示。基于能量/干涉相位聯合挑選的訓練樣本如圖5 (c)所示。可以看出,根據能量/干涉相位直方圖自適應選取的訓練樣本絕大多數都分布在所期望的左側近岸水面區域。

圖2 干涉相位圖

圖3 能量直方圖

圖4 干涉相位直方圖

需要注意的是,利用直方圖選取訓練樣本時,由于受到噪聲的影響,部分不屬于左側近岸水面區域的數據被選入(如圖5所示),這可能會造成雜波加噪聲相關矩陣估計的不精確。為解決這一問題,下面介紹一種聯合直方圖統計和邊緣檢測的樣本挑選方法。

3.2 聯合直方圖統計和邊緣檢測的樣本挑選方法

對圖1所示的場景SAR圖像進行邊緣檢測得到如圖8所示的結果,不難看出整個雜波場景被分為3塊區域,其中區域1和區域3分別為第-1和+1次模糊雜波區,區域2為陸地無模糊主瓣雜波區。對不同區域進行AMF雜波抑制處理時,則可以在不同區域的場景內選擇訓練樣本估計相關矩陣。但可以發現,除主要的海岸輪廓外,一些地形的紋理也被檢測出來,呈現一些雜亂的邊緣線,這些邊緣線也同樣出現在模糊雜波區,這可能會對區域的確定帶來一些干擾。而3.1小節中基于直方圖統計的樣本挑選方法,如前所述,受到噪聲的影響,一些其它區域的信號可能會被選擇為樣本,造成協方差矩陣估計不精確。為解決這一問題,本節提出一種聯合直方圖統計和邊緣檢測的樣本挑選方法。

仍以左側近岸水面區域的模糊雜波抑制為例,首先利用3.1小節中的直方圖統計方式判斷潛在的樣本點集。對這些樣本點進行區域關聯形成連通的區域,再進行邊緣檢測,得到圖9的所示結果。相比圖8的邊緣檢測結果,雜亂的邊緣線明顯減少,因而更容易確定所需要的區域,可以有效避免其它區域樣本的混入,從而獲得更精確的相關矩陣估計。與上一小節一致,在相同的位置,加入相同的點目標。在圖9所示的區域內選取訓練樣本,圖10給出了抑制雜波前后,目標所在距離門的能量對比。動目標的輸出信雜噪比約為14.35 dB,較前一種方法有所提高,證明了該處理方式的有效性。

4 近岸水面區域動目標檢測性能分析

圖5 基于直方圖的樣本挑選結果

圖6 近岸水面區域雜波抑制結果

圖7 基于直方圖挑選樣本抑制雜波前后目標所在距離門能量

圖8 近岸水面區域SAR圖像邊緣檢測結果

4.1 模糊雜波的等效徑向速度不發生空域模糊的情況

4.2 模糊雜波的等效徑向速度發生空域模糊的情況

5 結束語

與傳統SAR-GMTI處理不同,近岸水面區域SAR-GMTI面臨的主要挑戰是抑制鄰近強地雜波的模糊分量。針對這一問題,本文首先分析推導了模糊雜波的多通道特性,在此基礎上提出了適合近岸水面區域的多通道雜波抑制方法。在高斯雜波背景下,AMF算法可以獲得最優的輸出信雜噪比[15],但依賴于雜波加噪聲相關矩陣的精確估計。根據近岸水面區域的場景特性,文中提出了有效的樣本挑選方法。此外,通過對近岸水面區域的動目標檢測性能分析,得到了另一個有意義的結論,即與傳統SAR-GMTI處理中的動目標類似,模糊雜波分量也會受到多通道空域模糊的影響,使得模糊雜波凹口出現在基帶速度區間中新的位置,從而靠近該速度的動目標信號在自適應雜波抑制過程中也同樣被抑制。

圖9 聯合直方圖統計和

圖10 聯合直方圖和邊緣檢測挑選樣本抑制雜波前后目標所在距離門能量

圖11 輸出信雜噪比隨徑向速度的變化曲線(PRF=1200 Hz)邊緣檢測的結果

圖12 不同徑向速度下的動目標檢測性能

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束宇翔: 男,1987年生,博士生,研究方向為運動平臺雷達動目標檢測、陣列信號處理.

何嘉懿: 女,1988年生,博士生,研究方向為航跡起始方法、運動目標檢測與跟蹤.

廖桂生: 男,1963年生,教授,博士生導師,研究方向為空時自適應處理、天基預警和陣列信號處理等.

楊志偉: 男,1980年生,副教授,博士生導師,研究方向為天基預警、多維域動目標檢測.

Ambiguous Clutter Suppression for the Near-shore WaterRegions with Multichannel SAR Systems

Shu Yu-xiang He Jia-yi Liao Gui-sheng Yang Zhi-wei Xu Hua-jian

(,,710071,)

To deal with the clutter suppression issue in the moving target detection for the near-shore water regions with azimuth multichannel SAR systems, the multichannel steering vector of the ambiguous clutter is derived, and the multichannel signal model of the near-shore water regions in image domain is established. Based on the derived steering vector and the established signal model, ambiguous clutter suppression methods suitable for the near-shore water regions are proposed. The impact of the spatial ambiguity which is induced by the sampling with multiple channels, on the ambiguous clutter is analyzed. Then, the simulation analysis of the Ground Moving Target Indication (GMTI) performance for the near-shore water region is given. The validities of the proposed methods are verified by the simulation results.

SAR; Ground Moving Target Indication (GMTI); Clutter suppression; Azimuth ambiguity

TN958

A

1009-5896(2014)05-1030-06

10.3724/SP.J.1146.2013.01006

束宇翔 shuyuxiang723@163.com

2013-07-10收到,2013-10-25改回

長江學者和創新團隊發展計劃(IRT-0954),國家自然科學基金(61231017, 60901066)和中央高校基本科研業務費專項資金(K5051302007)資助課題

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