一种星载SAR射频干扰抑制方法

摘要

本发明提供一种星载SAR射频干扰抑制方法。技术方案包括：第一步：构建数据矩阵，根据所得的距离线回波构建数据矩阵；第二步：估计协方差相关矩阵，利用所构建的数据矩阵估计其协方差相关矩阵；第三步：特征分解，得到特征值及对应的特征向量并排序；第四步：小波分解估计主特征值数目，利用所估计的主特征值所对应的特征向量构造干扰子空间；第五步：干扰抑制及数据重构，完成宽带射频干扰抑制。本发明对窄带射频干扰抑制和宽带射频干扰抑制均可取得良好的抑制效果，并且性能稳健。

主权项

一种星载SAR射频干扰抑制方法，其特征在于，包括下述步骤，假设x表示某一方位时刻星载合成孔径雷达接收的数据，x＝[x₁,…,x_m,…,x_M]^T，其中M表示距离向采样点数，上标T表示转置操作；第一步、构建数据矩阵：将数据x分为K个L维的子向量，其中K＝M‑L+1；定义第k个子向量x′_k为：x′_k＝[x_k,…x_k+L‑1]^T,k＝1,2,…,K然后，构建L×K的数据矩阵X：X＝[x′₁,…,x′_K]第二步、估计协方差相关矩阵：利用数据矩阵X估计其协方差相关矩阵$\hat{R}\frac{1}{M}\underset{k=1}{\overset{K}{\Sigma }}{x}_k^{\prime }{x}_k^{\prime T}$第三步、特征分解：对协方差相关矩阵进行特征值分解，将特征值按照从大到小顺序排列，得到特征值序列λ₁,λ₂,…,λ_L，其相应的特征向量为u₁,u₂,…,u_L；第四步、估计主特征值数目，构造干扰子空间：对特征值序列λ₁,λ₂,…,λ_L进行多尺度一维离散小波分解，得到的第i层的小波系数c_i为c_i＝[cA_i，cD_i，cD_i‑1，…，cD₁],i＝1,2,…,N，其中cA_i表示第i层分解得到的低频系数；cD_i表示第i层分解得到的高频系数；N最大值是表示向下取整；利用高频系数对信号进行重构得到细节信号d，求出细节信号d中最大幅值对应的序号，该序号就是主特征值的数目r，则构造干扰子空间F为：F＝span{u₁,u₂,…,u_r},1≤r＜L第五步、干扰抑制及数据重构：利用下式得到干扰数据I_k：$I_k=\underset{i=1}{\overset{r}{\Sigma }}{u}_i^T{x}_k^{\prime }{u}_i$利用下式计算抑制射频干扰后的信号${\hat{x}}_k=x_k^{\prime }-I_k$从而，得到抑制射频干扰后的数据矩阵$\hat{X}={[{\hat{x}}_1,···,{\hat{x}}_k]}^T$重新排列数据矩阵即实施第一步构建数据矩阵的逆过程，得到抑制射频干扰后的信号向量x′。