多通道SAR近岸水面区域模糊杂波抑制方法

束宇翔 何嘉懿 廖桂生 杨志伟 许华健



多通道SAR近岸水面区域模糊杂波抑制方法

束宇翔*何嘉懿 廖桂生 杨志伟 许华健

(西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室 西安 710071)

在方位多通道合成孔径雷达(SAR)体制下，针对近岸水面区域出现的强模糊地杂波抑制问题，该文分析推导了模糊杂波的多通道导向矢量，建立了近岸水面区域的SAR图像域多通道信号模型。以推导的导向矢量和建立的模型为依据，提出了适合近岸水面区域的模糊杂波抑制方法，分析了方位多通道空域采样带来的空域模糊对模糊杂波的影响，在此基础上，对该类背景下的动目标检测性能进行了仿真分析。仿真实验验证了该算法的有效性。

合成孔径雷达；地面运动目标检测；杂波抑制；方位模糊

1 引言

然而，对于与强散射陆地邻近的水面区域，由于平静水面的后项散射系数较低，水面杂波能量通常接近噪声水平，SAR成像后该区域的主要信号能量为邻近强陆地杂波的模糊像。因此，不同于传统的SAR-GMTI处理，与出现在该区域内的动目标起主要竞争作用的是模糊地杂波信号。在多通道SAR系统体制下，采用数字波束形成(DBF)技术[11,12]，利用多通道方位空间采样等效获得更高的时域采样频率，可以有效地抑制模糊杂波。文献[13]对其进行了实验验证，但在该文献中，DBF处理主要针对提高SAR成像质量，获得更低的方位模糊信号比，并没有沿方位通道积累动目标信号，也没有对近岸水面区域动目标检测性能进行分析。此外，采用文献[13]的方法进行处理后，多个方位通道等效合成为一个通道，没有额外自由度可用于无模糊主瓣杂波抑制。

针对这一类特殊的近岸水面区域的模糊杂波抑制和动目标检测问题，本文首先分析推导了模糊杂波的多通道导向矢量。在此基础上，提出了适合近岸水面区域的杂波抑制方法，并通过仿真实验验证了本文所提算法的有效性。最后，结合方位多通道空域采样带来的空域模糊对模糊杂波的影响，对该类特殊背景下的动目标检测性能进行了仿真分析。

2 近岸水面区域SAR图像域多通道信号形式

3 近岸水面区域模糊杂波抑制方法

3.1 基于直方图统计的样本挑选方法

从能量/干涉相位的直方图可以看出，能量直方图易于用来区分模糊杂波区域和噪声区域，干涉相位直方图易于用来区分所需要的模糊杂波区域和无模糊主瓣杂波区域及其它模糊杂波区域，结合这两种直方图可以有效地挑选所需要的模糊杂波区域。

其中，表示高斯超几何函数，表示相干系数，表示多视数，此处为1,表示杂波干涉相位，对于无模糊主瓣杂波，；对于第+1次模糊杂波，可以根据干涉相位直方图估计得到。在本例中，则基于干涉相位直方图的样本挑选结果如图5(b)所示。基于能量/干涉相位联合挑选的训练样本如图5 (c)所示。可以看出，根据能量/干涉相位直方图自适应选取的训练样本绝大多数都分布在所期望的左侧近岸水面区域。

图2 干涉相位图

图3 能量直方图

图4 干涉相位直方图

需要注意的是，利用直方图选取训练样本时，由于受到噪声的影响，部分不属于左侧近岸水面区域的数据被选入(如图5所示)，这可能会造成杂波加噪声相关矩阵估计的不精确。为解决这一问题，下面介绍一种联合直方图统计和边缘检测的样本挑选方法。

3.2 联合直方图统计和边缘检测的样本挑选方法

对图1所示的场景SAR图像进行边缘检测得到如图8所示的结果，不难看出整个杂波场景被分为3块区域，其中区域1和区域3分别为第-1和+1次模糊杂波区，区域2为陆地无模糊主瓣杂波区。对不同区域进行AMF杂波抑制处理时，则可以在不同区域的场景内选择训练样本估计相关矩阵。但可以发现，除主要的海岸轮廓外，一些地形的纹理也被检测出来，呈现一些杂乱的边缘线，这些边缘线也同样出现在模糊杂波区，这可能会对区域的确定带来一些干扰。而3.1小节中基于直方图统计的样本挑选方法，如前所述，受到噪声的影响，一些其它区域的信号可能会被选择为样本，造成协方差矩阵估计不精确。为解决这一问题，本节提出一种联合直方图统计和边缘检测的样本挑选方法。

仍以左侧近岸水面区域的模糊杂波抑制为例，首先利用3.1小节中的直方图统计方式判断潜在的样本点集。对这些样本点进行区域关联形成连通的区域，再进行边缘检测，得到图9的所示结果。相比图8的边缘检测结果，杂乱的边缘线明显减少，因而更容易确定所需要的区域，可以有效避免其它区域样本的混入，从而获得更精确的相关矩阵估计。与上一小节一致，在相同的位置，加入相同的点目标。在图9所示的区域内选取训练样本，图10给出了抑制杂波前后，目标所在距离门的能量对比。动目标的输出信杂噪比约为14.35 dB，较前一种方法有所提高，证明了该处理方式的有效性。

4 近岸水面区域动目标检测性能分析

图5 基于直方图的样本挑选结果

图6 近岸水面区域杂波抑制结果

图7 基于直方图挑选样本抑制杂波前后目标所在距离门能量

图8 近岸水面区域SAR图像边缘检测结果

4.1 模糊杂波的等效径向速度不发生空域模糊的情况

4.2 模糊杂波的等效径向速度发生空域模糊的情况

5 结束语

与传统SAR-GMTI处理不同，近岸水面区域SAR-GMTI面临的主要挑战是抑制邻近强地杂波的模糊分量。针对这一问题，本文首先分析推导了模糊杂波的多通道特性，在此基础上提出了适合近岸水面区域的多通道杂波抑制方法。在高斯杂波背景下，AMF算法可以获得最优的输出信杂噪比[15]，但依赖于杂波加噪声相关矩阵的精确估计。根据近岸水面区域的场景特性，文中提出了有效的样本挑选方法。此外，通过对近岸水面区域的动目标检测性能分析，得到了另一个有意义的结论，即与传统SAR-GMTI处理中的动目标类似，模糊杂波分量也会受到多通道空域模糊的影响，使得模糊杂波凹口出现在基带速度区间中新的位置，从而靠近该速度的动目标信号在自适应杂波抑制过程中也同样被抑制。

图9 联合直方图统计和

图10 联合直方图和边缘检测挑选样本抑制杂波前后目标所在距离门能量

图11 输出信杂噪比随径向速度的变化曲线(PRF=1200 Hz)边缘检测的结果

图12 不同径向速度下的动目标检测性能

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束宇翔： 男，1987年生，博士生，研究方向为运动平台雷达动目标检测、阵列信号处理.

何嘉懿： 女，1988年生，博士生，研究方向为航迹起始方法、运动目标检测与跟踪.

廖桂生： 男，1963年生，教授，博士生导师，研究方向为空时自适应处理、天基预警和阵列信号处理等.

杨志伟： 男，1980年生，副教授，博士生导师，研究方向为天基预警、多维域动目标检测.

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

长江学者和创新团队发展计划(IRT-0954)，国家自然科学基金(61231017, 60901066)和中央高校基本科研业务费专项资金(K5051302007)资助课题