一種用于淺埋目標(biāo)高分辨率透視成像雷達(dá)雜波抑制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種用于淺埋目標(biāo)高分辨率透視成像雷達(dá)的雜波抑制方法，將回波信號進(jìn)行SVD分解，求得奇異值矩陣S，將第一階奇異值置為0，可以去掉強(qiáng)雜波，保留目標(biāo)回波信息；進(jìn)一步的，對去掉強(qiáng)雜波后的回波信號進(jìn)行PCA分解，得到特征值矩陣，通過累次方差貢獻(xiàn)率，剔除噪聲雜散，保留目標(biāo)信息，對回波數(shù)據(jù)進(jìn)行抑制，可去除介質(zhì)表面強(qiáng)的反射雜波，提高目標(biāo)信號的信噪比；可濾除墻體不均勻和雜質(zhì)引起較小雜波，使成像效果更清晰。
【專利說明】
一種用于淺埋目標(biāo)高分辨率透視成像雷達(dá)雜波抑制方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種用于淺埋目標(biāo)高分辨率透視成像雷達(dá)的雜波抑制方法，該方法適 用于淺埋目標(biāo)高分辨率透視成像雷達(dá)中的介質(zhì)表面雜波抑制處理，屬于雷達(dá)信號處理技術(shù) 領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 淺埋目標(biāo)高分辨率透視成像雷達(dá)工作過程中向介質(zhì)內(nèi)部發(fā)射電磁波，回波中除了 目標(biāo)回波外，還包括介質(zhì)分界表面的雜波，并且由于介質(zhì)表面與探測天線距離近、波束接觸 面積大，介質(zhì)表面反射雜波遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于隱蔽在介質(zhì)內(nèi)的目標(biāo)回波，介質(zhì)表面雜波抑制性能是 影響透視成像雷達(dá)成像效果的重要因素，傳統(tǒng)深層目標(biāo)探測雷達(dá)，如探地雷達(dá)，由于采用的 波長長，對介質(zhì)表面的粗糙程度不敏感，可近似認(rèn)為介質(zhì)表面反射雜波沒有空變性和時(shí)變 性，對于淺埋目標(biāo)高分辨率透視成像雷達(dá)，由于需要完成埋藏目標(biāo)的高分辨成像，需采用較 高頻段工作頻率，因而不能忽略介質(zhì)表面反射雜波的空變性和時(shí)變性，因此，介質(zhì)表面雜波 抑制是淺埋目標(biāo)高分辨率透視成像雷達(dá)的一個(gè)難點(diǎn)問題。
[0003] 傳統(tǒng)的雜波抑制方法主要有抑制法、濾波法和子空間分解法三大類方法，其中抑 制法包括空場景抑制法和均值抑制法;濾波法主要包括距離窗選通、FK濾波法;子空間分解 法分為主成分分析法(PCA)、奇異值分解法(SVD)和因子分解法(FA)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明涉及一種用于淺埋目標(biāo)高分辨率透視成像雷達(dá)雜波抑制方法，克服了淺埋 目標(biāo)高分辨率透視成像雷達(dá)體制下介質(zhì)表面雜波難以抑制的問題，抑制了介質(zhì)表面反射波 干擾，提高了目標(biāo)回波信號的信雜比，使成像效果更加清晰。
[0005] -種用于淺埋目標(biāo)探測雷達(dá)的雜波抑制方法，包括如下步驟：
[0006] S00:對回波信號矩陣進(jìn)行奇異值分解，具體為：
[0007] 對接收的mXn階回波信號矩陣A進(jìn)行奇異值分解，分解后得到m階酉陣U，n階酉陣V 和奇異值矩陣S，即：
[0008] A = UXSXVh (1)
[0009] 其中H表示共輒轉(zhuǎn)置；
[0010] ATA的特征值為入i彡入2彡…彡入n;
[0011] 記k=min{m，n}，min{ ? }表示取最小值運(yùn)算;在ATA的特征值中保留前k個(gè)特征值， 則巧=#為回波信號矩陣A的奇異值，1 = 1，2，…，k;將奇異值〇1組成奇異值矩陣S;
[0012] S01:將奇異值矩陣S中的第一階奇異值置為0,得新奇異值矩陣S' ；
[0013] S02:根據(jù)置零后的奇異值矩陣S'對回波信號矩陣進(jìn)行重構(gòu)，得到去掉強(qiáng)雜波的回 波信號矩陣sig:
[0014] sig = UXS，XVH (3)
[0015] S03:對步驟S02得到的回波信號矩陣sig進(jìn)行PCA分解，得到：
[0016] :s.ig = TmxilPl0<n =(必 + t2p2 + …+ tfPi H "nP" (:4)
[0017]其中，i =卜_1!山為第i個(gè)主元向量，各主元向量兩兩之間相互正交;Pl為第i個(gè)投 影向量，且為單位向量，各投影向量兩兩之間相互正交；
[0018] 將式(4)的等號兩側(cè)同時(shí)右乘Pi，有ti = sig ? Pi;
[0019]對于回波信號sig的協(xié)方差矩陣R，根據(jù)以上結(jié)論得：
[0021 ]對協(xié)方差矩陣R進(jìn)行特征值分解，有： 乂 0 0 ? -
[0022] [病為??? k] q 言 〇 g v【](6) 0 0 0忠
[0023] 比較(5)和(6)兩式，得到協(xié)方差矩陣R的特征值：
(7) 0 Q 0：" 〇 乂： 〇 0
[0025] 其中，i = l^_n;[巾1巾2…<K]表示前向矩陣，n. " A表示特征值矩 0 0 V,. 0 _0:00( 陣，vf… 表示后向矩陣；
[0026] S04:將協(xié)方差矩陣R的特征值由大到小排列，根據(jù)式(8)計(jì)算前r個(gè)特征值對應(yīng)的 累次方差貢獻(xiàn)率CVCR:
⑶
[0028]同時(shí)，使得協(xié)方差矩陣R的前r個(gè)特征值對應(yīng)的累次方差貢獻(xiàn)率CVCR小于或等于設(shè) 定閾值，保留該前r個(gè)特征值，將其它特征值剔除，形成協(xié)方差矩陣R的新的特征值矩陣;其 中，所述設(shè)定閾值根據(jù)實(shí)際需求確定；
[0029] S05:按照S02的方法，根據(jù)步驟S04中獲得的協(xié)方差矩陣R的新的特征值矩陣，對回 波信號矩陣進(jìn)行重構(gòu)，即為雜波抑制之后的回波數(shù)據(jù)。
[0030]本發(fā)明與現(xiàn)有的雜波抑制方法相比，具有以下有益效果：
[0031]由于接收信號中強(qiáng)雜波本身具有很強(qiáng)的相關(guān)性，而目標(biāo)回波信息與強(qiáng)雜波相關(guān)性 很差，所以本發(fā)明將回波信號進(jìn)行SVD分解，求得奇異值矩陣S，將第一階奇異值置為0,可以 去掉強(qiáng)雜波，保留目標(biāo)回波信息;進(jìn)一步的，對去掉強(qiáng)雜波后的回波信號進(jìn)行PCA分解，得到 特征值矩陣，通過累次方差貢獻(xiàn)率，剔除噪聲雜散，保留目標(biāo)信息，對回波數(shù)據(jù)進(jìn)行抑制，可 去除介質(zhì)表面強(qiáng)的反射雜波，提高目標(biāo)信號的信噪比；可濾除墻體不均勻和雜質(zhì)引起較小 雜波，使成像效果更清晰。
【附圖說明】
[0032]圖1為本發(fā)明的SVD-PCA級聯(lián)雜波抑制處理流程圖；
[0033]圖2為使用現(xiàn)有技術(shù)中SVD方法雜波抑制處理成像結(jié)果圖；
[0034]圖3為使用現(xiàn)有技術(shù)中PCA方法雜波抑制處理成像結(jié)果圖；
[0035]圖4為使用本發(fā)明的SVD-PCA級聯(lián)雜波抑制處理結(jié)果圖。
【具體實(shí)施方式】
[0036]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對本發(fā)明技術(shù)方案做進(jìn)一步解釋。
[0037]本發(fā)明所述一種用于淺埋目標(biāo)探測雷達(dá)的雜波抑制方法，如圖1所示，包括如下步 驟：
[0038] S00:回波信號矩陣奇異值分解
[0039] 奇異值分解抗干擾能力較強(qiáng)，數(shù)據(jù)矩陣被施加較小的擾動時(shí)，數(shù)據(jù)的奇異值不會 有明顯改變。針對強(qiáng)雜波特點(diǎn)，首先使用SVD分解，初步去除直達(dá)波。
[0040] 由奇異值分解定理可得:信號矩陣A進(jìn)行奇異值分解，已知A為mXn階復(fù)矩陣，分解 后得到，m階酉陣U，n階酉陣V和奇異值矩陣S，即：
[0041] A = UXSXVh (1)
[0042] 其中h表示共輒轉(zhuǎn)置；S = diag(〇i，〇2，."，〇r )，〇i>0(i = l，???，!)，r = rank(A) ;r = rank( ?)表示求維數(shù);ATA的特征值為心彡\2彡…彡An。酉陣U和V是復(fù)矩陣，并且滿足： \UBU -1
[0043] ⑵ {VVH = I
[0044] 其中I為單位矩陣。記k = min{m，n}，min{ ? }表示取最小值運(yùn)算；由奇異值分解引 理可知，在特征值Xi彡h彡…彡中保留前k個(gè)特征值，即心彡\2彡…彡Xk彡Xk+1 =…=入n = 0，則^為回波信號矩陣A的奇異值，1 = 1，2，…，k;將奇異值〇1組成奇異值矩陣S;
[0045] S01:奇異值矩陣置零處理
[0046] 在數(shù)據(jù)處理時(shí)，S的奇異值是按從大到小排列，奇異值的大小反映對應(yīng)信息的大 小，最大奇異值W表示其第一階特征值的相關(guān)成分信息。
[0047] 接收信號中，強(qiáng)雜波本身具有很強(qiáng)的相關(guān)性，而目標(biāo)回波信息與強(qiáng)雜波相關(guān)性很 差，所以可以按此特性去掉強(qiáng)雜波，保留目標(biāo)回波信息。求得奇異值矩陣S，將第一階奇異值 置為0，即去掉最大雜波項(xiàng)，得新奇異值矩陣S '。
[0048] S02:奇異值矩陣重構(gòu)回波信息
[0049]根據(jù)置零后的奇異值矩陣S'對強(qiáng)雜波濾除后的回波信號矩陣進(jìn)行重構(gòu)，得對應(yīng)的 回波信號矩陣Sig:
[0050] sig = UXS，XVH (3)
[0051] S03:對步驟S02得到的回波信號矩陣sig進(jìn)行PCA分解，具體為：
[0052]主元分析法(PCA)利用信號的二階距，將信號分解到不同的子空間中，尋求不相關(guān) 的投影信息，不同子空間投影信息反映出目標(biāo)的回波信息，而其權(quán)重關(guān)系按照能量大小清 晰地區(qū)分。利用該性質(zhì)，對B-scan矩陣（sig矩陣)進(jìn)行分解，再按照能量權(quán)重關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一 步篩選、濾除，從而實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步去除雜波的目的，具體包括如下步驟：
[0053] 將SVD處理后的每個(gè)B-scan信息按以下形式分解：
[0054] sigmxn = TmMPln = txp[ -VUpl ++ tnpl (4)
[0055] 其中，m為酉陣U的階數(shù)，也表示每個(gè)變量采集序列的長度，n為酉陣V，也表示數(shù)據(jù) 集中的變量個(gè)數(shù)。稱ti為第i個(gè)主元向量（或稱得分向量），pi為第i個(gè)投影向量（或負(fù)荷向 量)。
[0056]并做如下規(guī)定：
[0057] 1.各主元向量兩兩之間相互正交；
[0058] 2.各投影向量為單位向量；
[0059] 3.各投影向量兩兩之間相互正交。
[0060]將礙_ =^<+^^+...+4^兩側(cè)同時(shí)右乘Pl，結(jié)合三條約束條件，有 t1 = sig ? Pl，即第i個(gè)得分向量即為數(shù)據(jù)矩陣在第i個(gè)負(fù)荷向量Pl方向上的投影。對于回波 信號sig的協(xié)方差矩陣R，根據(jù)以上結(jié)論可得：
[0062]另，對R進(jìn)行特征值分解，有： ~a； 0 0 0"
[0063] R :電織T …毳]:〇 ^ [vf g …vf] (6) 0 0 0 2:_ -1； 0 0 0, 0. 0. .0
[0064] 其中，i = l"_n;[巾1巾2…<K]表示前向矩陣，n A rt表示特征值矩 0 0 ?，_.0. 0 0 0 1: 陣，[vf <… 表示后向矩陣；
[0065]比較(5)和(6)兩式，于是有： (7)
[0067]綜上，對回波信息進(jìn)行主元分析，可通過對回波數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣進(jìn)行分解實(shí)現(xiàn)。 其協(xié)方差矩陣的特征值即為數(shù)據(jù)的主元長度的期望，協(xié)方差矩陣的特征向量對應(yīng)為相應(yīng)主 元的投影方向。
[0068] S04:計(jì)算累次方差貢獻(xiàn)率
[0069] 反映了 sig在Pi方向上的投影長度，即反映了 sig在Pi方向上變化的能量大小。 將特征值由大到小排列人/多A/多…多，則可去掉反映強(qiáng)雜波和噪聲的主元投影，實(shí)現(xiàn) 降維的目的。若選取前r個(gè)特征值，則降維后的信息保留度可通過累次方差貢獻(xiàn)率 (Cumulative Variance Contribution Ratio，CVCR)石角定：
(8)
[0071] 保留貢獻(xiàn)率CVCR小于或等于設(shè)定閾值的特征值，其中，設(shè)定閾值根據(jù)實(shí)際需求確 定，本實(shí)施例中，可選取設(shè)定閾值在80 %至90 %的范圍。
[0072] S05:B_Scan 數(shù)據(jù)重構(gòu)
[0073] 按照S02的方法，根據(jù)步驟S04中剔除噪聲雜散干擾后的特征值矩陣，對B-scan矩 陣即回波信號矩陣進(jìn)行重構(gòu)，即為雜波抑制之后的回波數(shù)據(jù)。
[0074] 實(shí)施例：
[0075]測試場景中，穿透的介質(zhì)為5cm木板，目標(biāo)為兩根平行的2mm直徑，5cm長度鐵棍。 [0076]設(shè)備采集數(shù)據(jù)后對回波數(shù)據(jù)進(jìn)行雜波抑制處理步驟如下：
[0077] S00.將接收信號矩陣奇異值分解，形式為W=UXSXVH。
[0078] SOI.將第一階奇異值置為0,即去掉最大雜波項(xiàng)，得新奇異值矩陣S'。
[0079] S02.將置零后的奇異值矩陣還原，得S'對應(yīng)的新信息矩陣
[0080] sig = UXS，XVH
[0081 ] S03.將重構(gòu)矩陣PCA分解處理： 0 0 0 ~ ^ r -I 0 ^ri 0 0 「!T, ~I
[0082] 及= (&[=[>, 4 - k] 〇 〇 ^ 〇 v27 …v；：] _〇 0 .0 .14」
[0083] S04計(jì)算累次方差貢獻(xiàn)率：
[0084] 可通過CVCR數(shù)值的大小，看出該特征所包含能量的大小。根據(jù)每個(gè)B-scan數(shù)據(jù)的 CVCR，由第一主元回波能量強(qiáng)弱，判斷是否包含較多強(qiáng)雜波信息，若回波能量過強(qiáng)則剔除， 能量適中予以保留。同時(shí)，對于主元投影中代表噪聲信息的極小能量，也可進(jìn)一步去除。
[0085] S05 步驟 S05:B_Scan 數(shù)據(jù)重構(gòu)
[0086] 對進(jìn)行B-scan重構(gòu)，可得：
[0087] Sig recon Sig[傘 ii ??? <K][傘 ii ??? <K]t
[0088]重構(gòu)后即為雜波抑制之后數(shù)據(jù)。
[0089] 單獨(dú)使用SVD進(jìn)行雜波抑制處理，其成像后的結(jié)果如附圖2所示，能夠分辨目標(biāo)，但 其仍留有較大雜波旁瓣，視覺上可以明確區(qū)分。單獨(dú)使用PCA進(jìn)行雜波抑制處理，其成像后 的結(jié)果如附圖3所示，采用SVD-PCA級聯(lián)處理后的成像結(jié)果如附圖4所示。
[0090] 對于三種方法的成像效果，采用信雜比（SCR)指標(biāo)進(jìn)行定量評價(jià)，其結(jié)果如下表所 示，從表中可以看出采用SVD-PCA級聯(lián)的雜波抑制方法后的成像結(jié)果SCR值明顯高于單獨(dú)使 用SVD或者PCA的雜波抑制方法。
[0091] 表1 SVD、PCA、SVD-PCA三種方法抑制性能評估
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種用于淺埋目標(biāo)探測雷達(dá)的雜波抑制方法，其特征在于，包括如下步驟： S00:對回波信號矩陣進(jìn)行奇異值分解，具體為： 對接收的mXn階回波信號矩陣A進(jìn)行奇異值分解，分解后得到m階酉陣U，n階酉陣V和奇 異值矩陣S，即： A = UXSXVh (1) 其中Η表示共輒轉(zhuǎn)置； ΑΤΑ的特征值為λι多λ2多…多λη; 記k = min{m，n}，min{ · }表示取最小值運(yùn)算；在ΑΤΑ的特征值中保留前k個(gè)特征值，貝lj為回波信號矩陣A的奇異值，1 = 1，2，…，k;將奇異值σι組成奇異值矩陣S; SOI:將奇異值矩陣S中的第一階奇異值置為0，得新奇異值矩陣S' ； S02:根據(jù)置零后的奇異值矩陣S'對回波信號矩陣進(jìn)行重構(gòu)，得到去掉強(qiáng)雜波的回波信 號矩陣sig: sig = UXS，XVH (3) S03:對步驟S02得到的回波信號矩陣sig進(jìn)行PCA分解，得到： 啦= 7Lx"€L …+U)/ +…+ 匕尺 (4) 其中，i = 1H_n，tl為第i個(gè)主元向量，各主元向量兩兩之間相互正交;Pl為第i個(gè)投影向 量，且為單位向量，各投影向量兩兩之間相互正交； 將式(4)的等號兩側(cè)同時(shí)右乘pi，有ti = sig · pi; 對于回波信號sig的協(xié)方差矩陣R，根據(jù)以上結(jié)論得：對協(xié)方差矩陣R進(jìn)行特征值分解，有：比較(5)和(6)兩式，得到協(xié)方差矩陣R的特征值：其中，i = 1···η ; [ Φ 1 Φ 2 ··· Φ η]表示前向矩陣表示特征值矩陣， [X <…表示后向矩陣； S04:將協(xié)方差矩陣R的特征值由大到小排列，根據(jù)式(8)計(jì)算前r個(gè)特征值對應(yīng)的累次 方差貢獻(xiàn)率CVCR:同時(shí)，使得協(xié)方差矩陣R的前r個(gè)特征值對應(yīng)的累次方差貢獻(xiàn)率CVCR小于或等于設(shè)定閾 值，保留該前r個(gè)特征值，將其它特征值剔除，形成協(xié)方差矩陣R的新的特征值矩陣;其中，所 述設(shè)定閾值根據(jù)實(shí)際需求確定； S05:按照S02的方法，根據(jù)步驟S04中獲得的協(xié)方差矩陣R的新的特征值矩陣，對回波信 號矩陣進(jìn)行重構(gòu)，即為雜波抑制之后的回波數(shù)據(jù)。
【文檔編號】G01S13/89GK105929373SQ201610239480
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年4月18日
【發(fā)明人】劉海波, 丁澤剛, 龍騰, 王珣
【申請人】北京理工大學(xué)