[发明专利]基于复数经验模态分解的时变窄带干扰抑制方法

摘要

本发明公开了一种基于复数经验模态分解的时变窄带干扰抑制方法。其步骤为：(1)获取SAR回波(2)判断是否存在时变窄带干扰(3)复数经验模态CEMD分解(4)距离脉压及走动校正(5)参数估计(6)运动补偿(7)方位脉压(8)多视处理。本发明学习的窄带干扰抑制方法可适用于距离和方位二维时变的NBI。本发明充分利用复数经验模态分解方法，对阈值抑制强干扰分量进行设置，较好的抑制强干扰能力，并最大可能的保留了信号，SAR成像更加清晰。

主权项

一种基于复数经验模态分解的时变窄带干扰抑制方法，包括以下步骤：(1)获取SAR回波1a)雷达获取SAR回波数据；1b)对回波数据在每一个距离单元上进行傅立叶变换，得到距离域信号；(2)判断是否存在时变窄带干扰2a)若存在，则对距离域信号作傅立叶逆变换，得到时域信号，执行步骤(3)；2b)若不存在，执行步骤(4c)；(3)复数经验模态CEMD分解3a)将时域信号作为初始信号，确定时域信号发射方向个数；3b)采用矢量相乘方法计算每一个发射方向上的投影矢量；3c)绘制投影矢量波形图，在投影矢量波形图上找出多个极大值，通过三次样条插值得到投影矢量的包络；3d)将原点与投影矢量极大值点的均值位置连接的矢量作为平均旋转矢量，获得一个本征模态函数；3e)判断本征模态函数是否满足经验条件，若满足，则记录本征模态函数，执行步骤3f)；否则，执行步骤3b)；3f)将初始信号减去本征模态函数作为初始信号，执行步骤3a)，直到获得所有本征模态函数；3g)将所有本征模态函数和残余分量叠加得到分解后信号；3h)将4倍的时域信号赋值为窄带干扰的阈值抑制强干扰分量，去除分解后信号中高于阈值抑制强干扰分量的信号部分，得到干扰抑制后信号；(4)距离脉压及走动校正4a)将干扰抑制后信号在方位向平均分块，方位子块个数与采样点数相同；4b)对每个方位子块在距离上进行傅里叶变换，得到干扰抑制后距离域信号；4c)对干扰抑制后距离域信号进行基于距离‑方位维的距离线性走动校正，得到校正后频域信号；4d)将校正后频域信号乘以距离脉压参考函数，并进行傅里叶逆变换，得到距离 脉压后时域信号；(5)参数估计5a)采用相邻脉冲相关法进行多普勒中心估计；5b)采用图像偏置法对每个方位子块进行瞬时多普勒调频率估计；5c)采用基于瞬时多普勒调频率估计的运动误差分离与估计方法实时估计出天线相位中心的运动误差；(6)运动补偿6a)将步骤(4)得到的距离脉压后时域信号乘以运动误差对应的相位项，得到运动误差相位补偿后信号；6b)将运动误差相位补偿后信号进行傅里叶变换，得到相位补偿后频域信号；6c)相位补偿后频域信号乘以线性校正相位，并进行傅里叶逆变换，得到包络补偿后时域信号；(7)方位脉压7a)将方位窗函数乘以多普勒中心偏移复共轭相位项与多普勒调制复共轭相位项作为方位压缩参考函数；7b)将包络补偿后时域信号与方位压缩参考函数作卷积，得到方位脉压后信号；(8)对方位脉压后信号进行非相干叠加，完成多视处理，得到清晰的SAR图像。