多通道SAR近岸水面區(qū)域模糊雜波抑制方法

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(qū)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(xué)雷達(dá)信號(hào)處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 西安 710071)

在方位多通道合成孔徑雷達(dá)(SAR)體制下，針對(duì)近岸水面區(qū)域出現(xiàn)的強(qiáng)模糊地雜波抑制問(wèn)題，該文分析推導(dǎo)了模糊雜波的多通道導(dǎo)向矢量，建立了近岸水面區(qū)域的SAR圖像域多通道信號(hào)模型。以推導(dǎo)的導(dǎo)向矢量和建立的模型為依據(jù)，提出了適合近岸水面區(qū)域的模糊雜波抑制方法，分析了方位多通道空域采樣帶來(lái)的空域模糊對(duì)模糊雜波的影響，在此基礎(chǔ)上，對(duì)該類(lèi)背景下的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能進(jìn)行了仿真分析。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。

合成孔徑雷達(dá)；地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)；雜波抑制；方位模糊

1 引言

然而，對(duì)于與強(qiáng)散射陸地鄰近的水面區(qū)域，由于平靜水面的后項(xiàng)散射系數(shù)較低，水面雜波能量通常接近噪聲水平，SAR成像后該區(qū)域的主要信號(hào)能量為鄰近強(qiáng)陸地雜波的模糊像。因此，不同于傳統(tǒng)的SAR-GMTI處理，與出現(xiàn)在該區(qū)域內(nèi)的動(dòng)目標(biāo)起主要競(jìng)爭(zhēng)作用的是模糊地雜波信號(hào)。在多通道SAR系統(tǒng)體制下，采用數(shù)字波束形成(DBF)技術(shù)[11,12]，利用多通道方位空間采樣等效獲得更高的時(shí)域采樣頻率，可以有效地抑制模糊雜波。文獻(xiàn)[13]對(duì)其進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，但在該文獻(xiàn)中，DBF處理主要針對(duì)提高SAR成像質(zhì)量，獲得更低的方位模糊信號(hào)比，并沒(méi)有沿方位通道積累動(dòng)目標(biāo)信號(hào)，也沒(méi)有對(duì)近岸水面區(qū)域動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能進(jìn)行分析。此外，采用文獻(xiàn)[13]的方法進(jìn)行處理后，多個(gè)方位通道等效合成為一個(gè)通道，沒(méi)有額外自由度可用于無(wú)模糊主瓣雜波抑制。

針對(duì)這一類(lèi)特殊的近岸水面區(qū)域的模糊雜波抑制和動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題，本文首先分析推導(dǎo)了模糊雜波的多通道導(dǎo)向矢量。在此基礎(chǔ)上，提出了適合近岸水面區(qū)域的雜波抑制方法，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文所提算法的有效性。最后，結(jié)合方位多通道空域采樣帶來(lái)的空域模糊對(duì)模糊雜波的影響，對(duì)該類(lèi)特殊背景下的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能進(jìn)行了仿真分析。

2 近岸水面區(qū)域SAR圖像域多通道信號(hào)形式

3 近岸水面區(qū)域模糊雜波抑制方法

3.1 基于直方圖統(tǒng)計(jì)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(lái)區(qū)分模糊雜波區(qū)域和噪聲區(qū)域，干涉相位直方圖易于用來(lái)區(qū)分所需要的模糊雜波區(qū)域和無(wú)模糊主瓣雜波區(qū)域及其它模糊雜波區(qū)域，結(jié)合這兩種直方圖可以有效地挑選所需要的模糊雜波區(qū)域。

其中，表示高斯超幾何函數(shù)，表示相干系數(shù)，表示多視數(shù)，此處為1,表示雜波干涉相位，對(duì)于無(wú)模糊主瓣雜波，；對(duì)于第+1次模糊雜波，可以根據(jù)干涉相位直方圖估計(jì)得到。在本例中，則基于干涉相位直方圖的樣本挑選結(jié)果如圖5(b)所示?；谀芰?干涉相位聯(lián)合挑選的訓(xùn)練樣本如圖5 (c)所示。可以看出，根據(jù)能量/干涉相位直方圖自適應(yīng)選取的訓(xùn)練樣本絕大多數(shù)都分布在所期望的左側(cè)近岸水面區(qū)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(xùn)練樣本時(shí)，由于受到噪聲的影響，部分不屬于左側(cè)近岸水面區(qū)域的數(shù)據(jù)被選入(如圖5所示)，這可能會(huì)造成雜波加噪聲相關(guān)矩陣估計(jì)的不精確。為解決這一問(wèn)題，下面介紹一種聯(lián)合直方圖統(tǒng)計(jì)和邊緣檢測(cè)的樣本挑選方法。

3.2 聯(lián)合直方圖統(tǒng)計(jì)和邊緣檢測(cè)的樣本挑選方法

對(duì)圖1所示的場(chǎng)景SAR圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到如圖8所示的結(jié)果，不難看出整個(gè)雜波場(chǎng)景被分為3塊區(qū)域，其中區(qū)域1和區(qū)域3分別為第-1和+1次模糊雜波區(qū)，區(qū)域2為陸地?zé)o模糊主瓣雜波區(qū)。對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行AMF雜波抑制處理時(shí)，則可以在不同區(qū)域的場(chǎng)景內(nèi)選擇訓(xùn)練樣本估計(jì)相關(guān)矩陣。但可以發(fā)現(xiàn)，除主要的海岸輪廓外，一些地形的紋理也被檢測(cè)出來(lái)，呈現(xiàn)一些雜亂的邊緣線，這些邊緣線也同樣出現(xiàn)在模糊雜波區(qū)，這可能會(huì)對(duì)區(qū)域的確定帶來(lái)一些干擾。而3.1小節(jié)中基于直方圖統(tǒng)計(jì)的樣本挑選方法，如前所述，受到噪聲的影響，一些其它區(qū)域的信號(hào)可能會(huì)被選擇為樣本，造成協(xié)方差矩陣估計(jì)不精確。為解決這一問(wèn)題，本節(jié)提出一種聯(lián)合直方圖統(tǒng)計(jì)和邊緣檢測(cè)的樣本挑選方法。

仍以左側(cè)近岸水面區(qū)域的模糊雜波抑制為例，首先利用3.1小節(jié)中的直方圖統(tǒng)計(jì)方式判斷潛在的樣本點(diǎn)集。對(duì)這些樣本點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域關(guān)聯(lián)形成連通的區(qū)域，再進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到圖9的所示結(jié)果。相比圖8的邊緣檢測(cè)結(jié)果，雜亂的邊緣線明顯減少，因而更容易確定所需要的區(qū)域，可以有效避免其它區(qū)域樣本的混入，從而獲得更精確的相關(guān)矩陣估計(jì)。與上一小節(jié)一致，在相同的位置，加入相同的點(diǎn)目標(biāo)。在圖9所示的區(qū)域內(nèi)選取訓(xùn)練樣本，圖10給出了抑制雜波前后，目標(biāo)所在距離門(mén)的能量對(duì)比。動(dòng)目標(biāo)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(qū)域動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能分析

圖5 基于直方圖的樣本挑選結(jié)果

圖6 近岸水面區(qū)域雜波抑制結(jié)果

圖7 基于直方圖挑選樣本抑制雜波前后目標(biāo)所在距離門(mén)能量

圖8 近岸水面區(qū)域SAR圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果

4.1 模糊雜波的等效徑向速度不發(fā)生空域模糊的情況

4.2 模糊雜波的等效徑向速度發(fā)生空域模糊的情況

5 結(jié)束語(yǔ)

與傳統(tǒng)SAR-GMTI處理不同，近岸水面區(qū)域SAR-GMTI面臨的主要挑戰(zhàn)是抑制鄰近強(qiáng)地雜波的模糊分量。針對(duì)這一問(wèn)題，本文首先分析推導(dǎo)了模糊雜波的多通道特性，在此基礎(chǔ)上提出了適合近岸水面區(qū)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(yōu)的輸出信雜噪比[15]，但依賴(lài)于雜波加噪聲相關(guān)矩陣的精確估計(jì)。根據(jù)近岸水面區(qū)域的場(chǎng)景特性，文中提出了有效的樣本挑選方法。此外，通過(guò)對(duì)近岸水面區(qū)域的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能分析，得到了另一個(gè)有意義的結(jié)論，即與傳統(tǒng)SAR-GMTI處理中的動(dòng)目標(biāo)類(lèi)似，模糊雜波分量也會(huì)受到多通道空域模糊的影響，使得模糊雜波凹口出現(xiàn)在基帶速度區(qū)間中新的位置，從而靠近該速度的動(dòng)目標(biāo)信號(hào)在自適應(yīng)雜波抑制過(guò)程中也同樣被抑制。

圖9 聯(lián)合直方圖統(tǒng)計(jì)和

圖10 聯(lián)合直方圖和邊緣檢測(cè)挑選樣本抑制雜波前后目標(biāo)所在距離門(mén)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(cè)的結(jié)果

圖12 不同徑向速度下的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)性能

[1] Raney R K. Synthetic aperture imaging radar and moving targets[J]., 1971, 7(3): 499-505.

[2] Moreira J R and Keydel W. A new MTI-SAR approach using the reflectivity displacement method[J]., 1995, 33(5): 1238-1244.

[3] Xu J, Zuo Y, Xia B,. Ground moving target signal analysis in complex image domain for multichannel SAR[J]., 2012, 50(2): 538-552.

[4] Friedlander B and Porat B. VSAR: a high resolution radar system for detection of moving targets[J]., 1997, 144(4): 205-218.

[6] 鄭明潔, 楊汝良. 基于DPCA和干涉技術(shù)的SAR動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2003, 25(11): 1525-1530.

Zheng Ming-jie and Yang Ru-liang. SAR moving targets detection based on DPCA and interferometric processing[J].&, 2003, 25(11): 1525-1530.

[7] Yang Z, Liao G, and Zeng C. Reduced-dimensional processing for ground moving target detection in distributed space-based radar[J]., 2007, 4(2): 256-259.

[8] 束宇翔, 廖桂生, 楊志偉. 交替收發(fā)模式下SAR-GMTI沿航跡基線形式及其影響分析[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2012, 34(9): 2135-2142.

Shu Yu-xiang, Liao Gui-sheng, and Yang Zhi-wei. Analysis of the form and effects of the along-track baseline in SAR-GMTI systems with alternate transmission and reception[J].&, 2012, 34(9): 2135-2142.

[9] Barbarossa S. Detection and imaging of moving objects with synthetic aperture radar, Part 1[J].-, 1992, 139(1): 79-88.

[10] Gierull C H, Sikaneta I, and Cerutti-Maori D. Two-step detector for RADARSAT-2’s experiment GMTI mode[J]., 2013, 51(1): 436-454.

[11] Currie A and Brown M A. Wide-swath SAR[J]., 1992, 139(2): 122-135.

[12] Gebert N, Krieger G, and Moreira A. Digital beamforming on receive: techniques and optimization strategies for high- resolution wide-swath SAR imaging[J]., 2009, 45(2): 564-592.

[13] Kim J, Younis M, Prats-Iraola P,.. First spaceborne demonstration of digital beamforming for azimuth ambiguity suppression[J]., 2013, 51(1): 579-590.

[14] Gierull C H. Statistical analysis of multilook SAR interferograms for CFAR detection of ground moving targets [J]., 2004, 42(4): 691-701.

[15] Drago?evi M V. GLRT for two moving target models in multi-aperture SAR imagery[C]. 2012 IET Radar Conference, Glasgow, UK, 2012: 1-4.

束宇翔： 男，1987年生，博士生，研究方向?yàn)檫\(yùn)動(dòng)平臺(tái)雷達(dá)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、陣列信號(hào)處理.

何嘉懿： 女，1988年生，博士生，研究方向?yàn)楹桔E起始方法、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤.

廖桂生： 男，1963年生，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榭諘r(shí)自適應(yīng)處理、天基預(yù)警和陣列信號(hào)處理等.

楊志偉： 男，1980年生，副教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樘旎A(yù)警、多維域動(dòng)目標(biāo)檢測(cè).

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(zhǎng)江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃(IRT-0954)，國(guó)家自然科學(xué)基金(61231017, 60901066)和中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金(K5051302007)資助課題