斜向探测电离图描迹提取算法研究

张成峰，王 昶，刘子龙，朱启强

(中国电波传播研究所青岛分所，山东 青岛 266107)

0 引 言

斜向探测电离图记录了接收信号的相对群时延(相对传播时间)与频率的关系，主要用于研究不同时间不同频率的电离层传播模式，以实时确定特定链路上可能存在的传播模式、频率范围及射线距离[1]。当需要斜向探测系统实时准确地提供探测信息时，对探测图形描迹的提取尤为重要。 电离层斜向探测工作的高频段有大量的短波通信，广播电台及大气噪声等外干扰，严重影响斜向探测电离图描迹的提取。

国内外关于斜向探测电离图描迹提取公开发表的文献较少。文献[2]给出了一种斜向探测电离图度量的方法，但在滤除噪声阶段信号损失严重。文献[3]给出了一种斜向探测电离图描迹提取的方法，但该方法计算复杂，很难满足实际工程需要。文献[4]给出了一种斜向探测电离图模式判读的方法，但在去除同频干扰的阶段信号损失严重。针对斜向探测电离图中含有大量干扰，提出了一种先在频域去干扰后，再进行恒虚警描迹提取的方法。最后结合电离层本身特性，去除离散的虚警点。对实测数据的处理结果表明这种方法的有效性和实用性。

1 斜向探测电离图描迹提取

1.1 频域去干扰

频域干扰抑制基本原理如图1所示，接收信号经作FFT变换到频域，然后在频域进行干扰识别、门限判决和干扰消除处理，经过处理的信号再经IFFT运算还原到时域，从而达到抑制干扰的目的。

图1 频域干扰抑制基本原理框图

对基于门限判决检测的干扰剔除算法来说，设计合适的干扰检测门限是算法实现的关键。目前文献中对门限选取的方法常见的N-sigma 算法和最大似然估计法等。但这两种门限估计算法对于环境自适应性不强，本研究采用了一种自适应多门限估计与干扰检测算法，理论分析和数字仿真结果表明，该算法可以有效抑制电离层探测中的窄带干扰,并且相对于传统的门限检测算法有自适应强、门限设计简单等优点。

假设信道为理想的加性高斯白噪声信道，期望信号s(n)在传输过程中混入了白噪声和窄带干扰信号，分别用v(n)和g(n)表示，则接收信号可表示为x(n)=v(n)+g(n)+s(n)。自适应多门限干扰抑制算法[6,7]的基本原理是认为当接收信号x(n)中信道噪声v(n)淹没期望信号s(n)时，近似的认为s(n)+v(n)的DFT变换S(k)+V(k)近似服从高斯分布。又DFT是一组窄带滤波器，所以可近似认为X(k)=S(k)+V(k)是一个窄带高斯信号，根据窄带高斯变量的性质可知S(k)+V(k)的包络|S(k)+V(k)|服从瑞利分布，包络的平方|S(k)+V(k)|2服从参数为λ的指数分布，相位服从[0,2)的均匀分布。

假定在频域干扰检测时取门限TH，则记|S(k)+V(k)|2不超过该门限的概率为

(1)

分别取TH=n/λ，其中n=1,2,3,4,5得到的频谱幅度平方概率分布结果,见表1。

表1 频谱幅度平方概率分布表

由上面的分析可知，在没有窄带干扰的情况下，谱线模的平方大于TH=4/λ的概率仅仅为0.018 3，也就是说，在1 000根谱线中谱线模的平方大于TH=4/λ的有18.3根。实际应用中，当DFT变换的点数N较大时(N>256)，谱线幅度平方和的平均值可以作为统计平均E(x)=1/λ的无偏估计，即

(2)

(1)对N根谱线模平方累加，然后除以N得到样本平均值，作为对1/λ的估计，然后计算TH=5/λ的值；

(2)比较N根谱线模的平方与门限TH=5/λ的大小，对模的平方大于门限的谱线进行相应的衰减；

(3)返回1判断是否仍然存在干扰。

1.2. 有序统计量OS-CFAR检测

由于斜向探测电离图复杂多变，常见的传播模式达十几种，针对该复杂情况，选用适应能力较强的OS-CFAR检测方法。

OS方法源于数字图像处理的排序处理技术，它在抗脉冲干扰方面作用显著，因此在多目标环境中，它相对于均值类CFAR检测器具有较好的抗干扰目标的能力，同时在均匀杂波背景和杂波边缘中的性能下降也是适度的、可以接受的，为非均匀杂波背景下性能折衷的一种CFAR检测策略。

有序统计量OS-CFAR检测器如图2所示，其中D是检测单元采样，xi(i=1，2，…，N)是参考单元采样，N是参考单元数。

图2 有序统计量OS-CFAR检测器原理框图

有序统计量OS-CFAR检测器首先对参考单元采样值进行排序处理，

x(1)≤x(2)≤…≤x(N)

(3)

然后取第k个采样值x(k)作为总的杂波功率水平估计Z，即，

Z=x(k)

(4)

将杂波功率水平估计Z乘上一个常数T就获得阀值，如果D≥TZ就判断为目标。

理论上讲，在均匀环境下，k可以取1-N之间的任意整数。但考虑到幅度受随机性影响较大，因此希望k取大一些的值。在非均匀环境下，k值的大小影响其抗杂波与干扰能力，一般当N-k大于参考窗内杂波与干扰数量时，OS-CFAR的检测性能不会明显恶化，因此希望k值越小越好，但k值过小又会影响其在均匀环境下的检测性能，综合考虑，k的取值一般为(l/2-3/4)N。

1.3 去虚警点

为了尽量多地保留电离层信号，OS-CFAR时阀值设置要适当小一些，这样得到的电离图描迹必然增加许多虚警点。根据电离层信息在频率维或距离维上的连续性，利用数字图像处理空域滤波的思想，可以将离散的虚警点去除。具体步骤如下。

(1)将经过恒虚警后得到的电离图描迹进行转换，将有信息的像素点置1，没有信息的像素点置0，这样就得到电离图描迹的二进制图像。

(2)选取一个较小的窗口(如10×10，前一数据为距离维大小，它是由脉压后信号所占采样点数确定；后一数据为频率维，由经验值定，一般取8-15)，将该窗口在图像中逐点移动，并计算窗口内所有像素的和，如果像素和大于某阀值，则保留该窗口内的所有像素。通过步骤2后可以有效地将离散的虚警点去除。

(3)由于许多电离层两端的描迹比较离散，在步骤2中很可能误将此类描迹判成虚警点而去除。根据两端的描迹随频率的变化在距离维上跨度较大的特性，在距离维上选取一个较大的值(如80)，构成新的窗口，再设定新的阀值，重复步骤2，即可以将两端离散的描迹保留。

2 实测数据的处理分析

斜向探测实测数据由中国电波传播研究所提供，时间是2013年9月11日17时。

接收的数据经过脉压后的斜向探测电离图，如图3所示。图中的信号与干扰和噪声混杂在一起，有些频段的干扰非常强，已经把信号完全淹没。

经过频域去干扰后的的斜向探测电离图，如图4所示。和图3相比可见，外部干扰得有效抑制，并且在抑制干扰的同时，有用信号得到保留，许多被干扰淹没的信号重新显露出来。

图3斜向探测电离图图4频域去干扰后斜向探测电离图

经过恒虚警后的斜向探测电离层描迹图,如图5所示。和图4相比可见，电离层的描迹得到很好的提取，一些人工难以识别的信号也得到很好的提取。但是虚警点太多，不能满足工程要求。

经过去虚警点后的斜向探测电离层描迹图，如图6所示。和图5相比可见，大部分虚警点得到去除，同时电离层的描迹得到很好的保留。

图5恒虚警后斜向探测电离图描迹图6去虚警点后斜向探测电离图描迹

3 结 语

在对斜向探测回波信号统计分析的基础上，提出了一种电离层斜向探测描迹提出的算法。该算法先在频域去干扰，再进行恒虚警描迹提取，最后结合电离层本身特性，将离散的虚警点去除。对大量实测数据的处理结果表明这种方法证明了所研究的方法是切实有效的。当然，实际中可能存在更为复杂的情况，这有待于后续工作中作进一步研究。

[1] 焦培南,张忠治.雷达环境与电波传播特性[M].北京：电子工业出版社,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,鲁转侠,焦培南．电离层斜向传播模式的智能识别[J]．电波科学学报，2007，24(3)：471-475．

[5] 李雪,冯静,邓维波,焦培南.返回散射电离图智能判读[J].电波科学学报,2010,25(3)：534-537.

[6] 张春海，薛丽君，张尔扬.基于自适应多门限算法的变换域窄带干扰抑制[J].电子与信息学报,2006(3):70-73.

[7] 赵树杰．信号检测与估计理论．西安：西安电子科技大学出版社，2000．9

[8] 何友,关键,彭应宁，等.雷达自动检测与恒虚警处理[M].北京：清华大学出版社,1999.