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      斜向探測電離圖描跡提取算法研究

      2014-02-07 00:58:52張成峰劉子龍朱啟強
      關(guān)鍵詞:斜向電離層電離

      張成峰,王 昶,劉子龍,朱啟強

      (中國電波傳播研究所青島分所,山東 青島 266107)

      0 引 言

      斜向探測電離圖記錄了接收信號的相對群時延(相對傳播時間)與頻率的關(guān)系,主要用于研究不同時間不同頻率的電離層傳播模式,以實時確定特定鏈路上可能存在的傳播模式、頻率范圍及射線距離[1]。當(dāng)需要斜向探測系統(tǒng)實時準(zhǔn)確地提供探測信息時,對探測圖形描跡的提取尤為重要。 電離層斜向探測工作的高頻段有大量的短波通信,廣播電臺及大氣噪聲等外干擾,嚴重影響斜向探測電離圖描跡的提取。

      國內(nèi)外關(guān)于斜向探測電離圖描跡提取公開發(fā)表的文獻較少。文獻[2]給出了一種斜向探測電離圖度量的方法,但在濾除噪聲階段信號損失嚴重。文獻[3]給出了一種斜向探測電離圖描跡提取的方法,但該方法計算復(fù)雜,很難滿足實際工程需要。文獻[4]給出了一種斜向探測電離圖模式判讀的方法,但在去除同頻干擾的階段信號損失嚴重。針對斜向探測電離圖中含有大量干擾,提出了一種先在頻域去干擾后,再進行恒虛警描跡提取的方法。最后結(jié)合電離層本身特性,去除離散的虛警點。對實測數(shù)據(jù)的處理結(jié)果表明這種方法的有效性和實用性。

      1 斜向探測電離圖描跡提取

      1.1 頻域去干擾

      頻域干擾抑制基本原理如圖1所示,接收信號經(jīng)作FFT變換到頻域,然后在頻域進行干擾識別、門限判決和干擾消除處理,經(jīng)過處理的信號再經(jīng)IFFT運算還原到時域,從而達到抑制干擾的目的。

      圖1 頻域干擾抑制基本原理框圖

      對基于門限判決檢測的干擾剔除算法來說,設(shè)計合適的干擾檢測門限是算法實現(xiàn)的關(guān)鍵。目前文獻中對門限選取的方法常見的N-sigma 算法和最大似然估計法等。但這兩種門限估計算法對于環(huán)境自適應(yīng)性不強,本研究采用了一種自適應(yīng)多門限估計與干擾檢測算法,理論分析和數(shù)字仿真結(jié)果表明,該算法可以有效抑制電離層探測中的窄帶干擾,并且相對于傳統(tǒng)的門限檢測算法有自適應(yīng)強、門限設(shè)計簡單等優(yōu)點。

      假設(shè)信道為理想的加性高斯白噪聲信道,期望信號s(n)在傳輸過程中混入了白噪聲和窄帶干擾信號,分別用v(n)和g(n)表示,則接收信號可表示為x(n)=v(n)+g(n)+s(n)。自適應(yīng)多門限干擾抑制算法[6,7]的基本原理是認為當(dāng)接收信號x(n)中信道噪聲v(n)淹沒期望信號s(n)時,近似的認為s(n)+v(n)的DFT變換S(k)+V(k)近似服從高斯分布。又DFT是一組窄帶濾波器,所以可近似認為X(k)=S(k)+V(k)是一個窄帶高斯信號,根據(jù)窄帶高斯變量的性質(zhì)可知S(k)+V(k)的包絡(luò)|S(k)+V(k)|服從瑞利分布,包絡(luò)的平方|S(k)+V(k)|2服從參數(shù)為λ的指數(shù)分布,相位服從[0,2)的均勻分布。

      假定在頻域干擾檢測時取門限TH,則記|S(k)+V(k)|2不超過該門限的概率為

      (1)

      分別取TH=n/λ,其中n=1,2,3,4,5得到的頻譜幅度平方概率分布結(jié)果,見表1。

      表1 頻譜幅度平方概率分布表

      由上面的分析可知,在沒有窄帶干擾的情況下,譜線模的平方大于TH=4/λ的概率僅僅為0.018 3,也就是說,在1 000根譜線中譜線模的平方大于TH=4/λ的有18.3根。實際應(yīng)用中,當(dāng)DFT變換的點數(shù)N較大時(N>256),譜線幅度平方和的平均值可以作為統(tǒng)計平均E(x)=1/λ的無偏估計,即

      (2)

      (1)對N根譜線模平方累加,然后除以N得到樣本平均值,作為對1/λ的估計,然后計算TH=5/λ的值;

      (2)比較N根譜線模的平方與門限TH=5/λ的大小,對模的平方大于門限的譜線進行相應(yīng)的衰減;

      (3)返回1判斷是否仍然存在干擾。

      1.2. 有序統(tǒng)計量OS-CFAR檢測

      由于斜向探測電離圖復(fù)雜多變,常見的傳播模式達十幾種,針對該復(fù)雜情況,選用適應(yīng)能力較強的OS-CFAR檢測方法。

      OS方法源于數(shù)字圖像處理的排序處理技術(shù),它在抗脈沖干擾方面作用顯著,因此在多目標(biāo)環(huán)境中,它相對于均值類CFAR檢測器具有較好的抗干擾目標(biāo)的能力,同時在均勻雜波背景和雜波邊緣中的性能下降也是適度的、可以接受的,為非均勻雜波背景下性能折衷的一種CFAR檢測策略。

      有序統(tǒng)計量OS-CFAR檢測器如圖2所示,其中D是檢測單元采樣,xi(i=1,2,…,N)是參考單元采樣,N是參考單元數(shù)。

      圖2 有序統(tǒng)計量OS-CFAR檢測器原理框圖

      有序統(tǒng)計量OS-CFAR檢測器首先對參考單元采樣值進行排序處理,

      x(1)≤x(2)≤…≤x(N)

      (3)

      然后取第k個采樣值x(k)作為總的雜波功率水平估計Z,即,

      Z=x(k)

      (4)

      將雜波功率水平估計Z乘上一個常數(shù)T就獲得閥值,如果D≥TZ就判斷為目標(biāo)。

      理論上講,在均勻環(huán)境下,k可以取1-N之間的任意整數(shù)。但考慮到幅度受隨機性影響較大,因此希望k取大一些的值。在非均勻環(huán)境下,k值的大小影響其抗雜波與干擾能力,一般當(dāng)N-k大于參考窗內(nèi)雜波與干擾數(shù)量時,OS-CFAR的檢測性能不會明顯惡化,因此希望k值越小越好,但k值過小又會影響其在均勻環(huán)境下的檢測性能,綜合考慮,k的取值一般為(l/2-3/4)N。

      1.3 去虛警點

      為了盡量多地保留電離層信號,OS-CFAR時閥值設(shè)置要適當(dāng)小一些,這樣得到的電離圖描跡必然增加許多虛警點。根據(jù)電離層信息在頻率維或距離維上的連續(xù)性,利用數(shù)字圖像處理空域濾波的思想,可以將離散的虛警點去除。具體步驟如下。

      (1)將經(jīng)過恒虛警后得到的電離圖描跡進行轉(zhuǎn)換,將有信息的像素點置1,沒有信息的像素點置0,這樣就得到電離圖描跡的二進制圖像。

      (2)選取一個較小的窗口(如10×10,前一數(shù)據(jù)為距離維大小,它是由脈壓后信號所占采樣點數(shù)確定;后一數(shù)據(jù)為頻率維,由經(jīng)驗值定,一般取8-15),將該窗口在圖像中逐點移動,并計算窗口內(nèi)所有像素的和,如果像素和大于某閥值,則保留該窗口內(nèi)的所有像素。通過步驟2后可以有效地將離散的虛警點去除。

      (3)由于許多電離層兩端的描跡比較離散,在步驟2中很可能誤將此類描跡判成虛警點而去除。根據(jù)兩端的描跡隨頻率的變化在距離維上跨度較大的特性,在距離維上選取一個較大的值(如80),構(gòu)成新的窗口,再設(shè)定新的閥值,重復(fù)步驟2,即可以將兩端離散的描跡保留。

      2 實測數(shù)據(jù)的處理分析

      斜向探測實測數(shù)據(jù)由中國電波傳播研究所提供,時間是2013年9月11日17時。

      接收的數(shù)據(jù)經(jīng)過脈壓后的斜向探測電離圖,如圖3所示。圖中的信號與干擾和噪聲混雜在一起,有些頻段的干擾非常強,已經(jīng)把信號完全淹沒。

      經(jīng)過頻域去干擾后的的斜向探測電離圖,如圖4所示。和圖3相比可見,外部干擾得有效抑制,并且在抑制干擾的同時,有用信號得到保留,許多被干擾淹沒的信號重新顯露出來。

      圖3斜向探測電離圖圖4頻域去干擾后斜向探測電離圖

      經(jīng)過恒虛警后的斜向探測電離層描跡圖,如圖5所示。和圖4相比可見,電離層的描跡得到很好的提取,一些人工難以識別的信號也得到很好的提取。但是虛警點太多,不能滿足工程要求。

      經(jīng)過去虛警點后的斜向探測電離層描跡圖,如圖6所示。和圖5相比可見,大部分虛警點得到去除,同時電離層的描跡得到很好的保留。

      圖5恒虛警后斜向探測電離圖描跡圖6去虛警點后斜向探測電離圖描跡

      3 結(jié) 語

      在對斜向探測回波信號統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上,提出了一種電離層斜向探測描跡提出的算法。該算法先在頻域去干擾,再進行恒虛警描跡提取,最后結(jié)合電離層本身特性,將離散的虛警點去除。對大量實測數(shù)據(jù)的處理結(jié)果表明這種方法證明了所研究的方法是切實有效的。當(dāng)然,實際中可能存在更為復(fù)雜的情況,這有待于后續(xù)工作中作進一步研究。

      [1] 焦培南,張忠治.雷達環(huán)境與電波傳播特性[M].北京:電子工業(yè)出版社,2007.

      [2] MATTHEW ROUGHAN.Trace Extraction From Oblique Ionograms[R].Applied MAchine Vision,’96,Cincinnati,Ohio,USA,2003.

      [3] REDDING N J.The Autoscaling of Oblique Ionorgrams[R].Electronics and Surveillance Research Laboratory.Information Technology Division,Salisbury,South Australia 5108,1996.

      [4] 凡俊梅,魯轉(zhuǎn)俠,焦培南.電離層斜向傳播模式的智能識別[J].電波科學(xué)學(xué)報,2007,24(3):471-475.

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      [6] 張春海,薛麗君,張爾揚.基于自適應(yīng)多門限算法的變換域窄帶干擾抑制[J].電子與信息學(xué)報,2006(3):70-73.

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      [8] 何友,關(guān)鍵,彭應(yīng)寧,等.雷達自動檢測與恒虛警處理[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999.

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