P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术提供了一种P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法、系统及介质，包括：步骤1：建立SAR成像系统接收到被干扰的回波信号的时域表达式；步骤2：判断回波信号中是否含有干扰，以及是否需要抑制；步骤3：对点目标质量进行评估，观察干扰抑制前后点目标质量指标，利用峰值旁瓣比与积分旁瓣比来判断干扰抑制效果；步骤4：对场景目标质量进行评估，使用动态范围和等视系数这两个指标作为干扰抑制效果评估指标；步骤5：根据抑制前总能量和抑制后总能量，获取干扰抑制比；步骤6：根据干扰抑制比对干扰抑制算法进行性能评价。本发明专利技术在最重要的指标不损失的情况下，联合其它指标来衡量干扰算法的抑制能力，可以保证获得最好的成像结果。

【技术实现步骤摘要】
P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法、系统及介质
本专利技术涉及SAR干扰抑制
，具体地，涉及一种P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法、系统及介质。
技术介绍
干扰抑制算法性能评价机制是衡量干扰抑制方法有效性的一项重要指标，然后现有的基于干扰抑制度(InterferenceSuppressionRatio,ISR)，也称为干扰抑制比，其定义为回波信号(含有干扰信号)干扰抑制前和干扰抑制后回波信号的能量之比，往往不能很好的衡量干扰抑制算法的性能。这是因为有些方法在抑制干扰的时候同时也损失了有用回波信号，典型的方法是notch法，该方法应该具有最好的干扰抑制度，但该方法由于损失了有用信号导致分辨率损失和副瓣的太高；因此，抑制效果非常不理想，导致ISR评价准则毫无意义。因此，只用一个干扰抑制比指标来衡量干扰抑制效果是毫无意义的，一般都是配合其他指标(如分辨率、峰值旁瓣比、积分旁瓣比、图象信息熵、方差等)一起使用。现在SAR干扰抑制领域都没有一个很好的算法抑制能力的衡量标准，根据以上所陈述的事实，本专利技术提出用多指标联合衡量的方法，核心思想是在最重要(或最关注)的指标不损失的情况下联合其它指标来衡量算法的干扰抑制能力来保证获得最好的成像结果。专利文献CN103675768A(申请号：CN201310693687.7)公开了一种星载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。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法、系统及介质。根据本专利技术提供的P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法，包括：步骤1：建立SAR成像系统接收到被干扰的回波信号的时域表达式；步骤2：判断回波信号中是否含有干扰，以及是否需要抑制；步骤3：对点目标质量进行评估，观察干扰抑制前后点目标质量指标，利用峰值旁瓣比与积分旁瓣比来判断干扰抑制效果；步骤4：对场景目标质量进行评估，使用动态范围和等视系数这两个指标作为干扰抑制效果评估指标；步骤5：根据抑制前总能量和抑制后总能量，获取干扰抑制比；步骤6：根据干扰抑制比对干扰抑制算法进行性能评价。优选的，所述SAR成像系统接收到被干扰的回波信号的时域表达式为：SR(k)＝x(k)+i(k)+n(k),k＝1,2,…其中，x(k)是有用回波信号，i(k)是待抑制的干扰信号，n(k)是加性噪声，k是采样时间变量。优选的，所述步骤2包括：回波信号中是否含有干扰及是否需要抑制在频域中通过设置门限来判定，通过快速傅里叶在距离向获得数据，利用脉冲对同一过程进行脉冲处理，对原始数据实现干扰识别，干扰信号检测门限GThreshold设置为：式中，G为雷达在距离向的相干处理增益。优选的，所述步骤3包括：计算干扰抑制前后目标的峰值旁瓣比来衡量干扰抑制效果，峰值旁瓣比为点目标冲激响应的最高旁瓣峰值与主瓣峰值的比值，比值越小，干扰抑制效果越好；积分旁瓣比为旁瓣能量与主板能量比值，积分旁瓣比是局部图像对比度的衡量指标。优选的，所述步骤4包括：图像动态范围是图像灰度最大值和最小值之比，表征图像区域中目标后向散射系数的差异，当干扰存在时，图像动态范围变小，后向散射系数差异减小；等效视数表征图像强弱灰度之间的变化，即图像的对比度，若干扰存在，则图像的统计均值升高，方差变小，降低图像灰度之间的变化，使得图像对比度降低。优选的，所述干扰抑制比的表达式如下：式中，SR(k)为干扰抑制前回波信号，为干扰抑制后的回波信号，用分贝表示，是对干扰抑制能力的度量，干扰抑制度越大，则表明对干扰的抑制能力越强。优选的，在预设约束条件下包括IRW、PLSR指标不受损失，联合其它的指标包括干扰抑制比ISR和图像动态范围，来衡量干扰算法的抑制能力，得到有条件或受约束的干扰抑制比准则，表达式为：根据本专利技术提供的P波段SAR干扰抑制算法的性能评价系统，包括：模块M1：建立SAR成像系统接收到被干扰的回波信号的时域表达式；模块M2：判断回波信号中是否含有干扰，以及是否需要抑制；模块M3：对点目标质量进行评估，观察干扰抑制前后点目标质量指标，利用峰值旁瓣比与积分旁瓣比来判断干扰抑制效果；模块M4：对场景目标质量进行评估，使用动态范围和等视系数这两个指标作为干扰抑制效果评估指标；模块M5：根据抑制前总能量和抑制后总能量，获取干扰抑制比；模块M6：根据干扰抑制比对干扰抑制算法进行性能评价。优选的，所述SAR成像系统接收到被干扰的回波信号的时域表达式为：SR(k)＝x(k)+i(k)+n(k),k＝1,2,…其中，x(k)是有用回波信号，i(k)是待抑制的干扰信号，n(k)是加性噪声，k是采样时间变量；所述模块M2包括：回波信号中是否含有干扰及是否需要抑制在频域中通过设置门限来判定，通过快速傅里叶在距离向获得数据，利用脉冲对同一过程进行脉冲处理，对原始数据实现干扰识别，干扰信号检测门限GThreshold设置为：式中，G为雷达在距离向的相干处理增益；所述模块M3包括：计算干扰抑制前后目标的峰值旁瓣比来衡量干扰抑制效果，峰值旁瓣比为点目标冲激响应的最高旁瓣峰值与主瓣峰值的比值，比值越小，干扰抑制效果越好；积分旁瓣比为旁瓣能量与主板能量比值，积分旁瓣比是局部图像对比度的衡量指标；所述模块M4包括：图像动态范围是图像灰度最大值和最小值之比，表征图像区域中目标后向散射系数的差异，当干扰存在时，图像动态范围变小，后向散射系数差异减小；等效视数表征图像强弱灰度之间的变化，即图像的对比度，若干扰存在，则图像的统计均值升高，方差变小，降低图像灰度之间的变化，使得图像对比度降低；所述干扰抑制比的表达式如下：式中，SR(k)为干扰抑制前回波信号，为干扰抑制后的回波信号，用分贝表示，是对干扰抑制能力的度量，干扰抑制度越大，则表明对干扰的抑制能力越强；在预设约束条件下包括IRW、PLSR指标不受损失，联合其它的指标包括干扰抑制比ISR和图像动态范围，来衡量干扰算法的抑制能力，得到有条件或受约束的干扰抑制比准则，表达式为：根据本专利技术提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：本专利技术提供了一种新的多指标联合衡量的干扰抑制算法评价机制，旨在为干扰本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法，其特征在于，包括：/n步骤1：建立SAR成像系统接收到被干扰的回波信号的时域表达式；/n步骤2：判断回波信号中是否含有干扰，以及是否需要抑制；/n步骤3：对点目标质量进行评估，观察干扰抑制前后点目标质量指标，利用峰值旁瓣比与积分旁瓣比来判断干扰抑制效果；/n步骤4：对场景目标质量进行评估，使用动态范围和等视系数这两个指标作为干扰抑制效果评估指标；/n步骤5：根据抑制前总能量和抑制后总能量，获取干扰抑制比；/n步骤6：根据干扰抑制比对干扰抑制算法进行性能评价。/n

【技术特征摘要】
1.一种P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法，其特征在于，包括：
步骤1：建立SAR成像系统接收到被干扰的回波信号的时域表达式；
步骤2：判断回波信号中是否含有干扰，以及是否需要抑制；
步骤3：对点目标质量进行评估，观察干扰抑制前后点目标质量指标，利用峰值旁瓣比与积分旁瓣比来判断干扰抑制效果；
步骤4：对场景目标质量进行评估，使用动态范围和等视系数这两个指标作为干扰抑制效果评估指标；
步骤5：根据抑制前总能量和抑制后总能量，获取干扰抑制比；
步骤6：根据干扰抑制比对干扰抑制算法进行性能评价。


2.根据权利要求1所述的P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法，其特征在于，所述SAR成像系统接收到被干扰的回波信号的时域表达式为：
SR(k)＝x(k)+i(k)+n(k),k＝1,2,…
其中，x(k)是有用回波信号，i(k)是待抑制的干扰信号，n(k)是加性噪声，k是采样时间变量。


3.根据权利要求1所述的P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法，其特征在于，所述步骤2包括：
回波信号中是否含有干扰及是否需要抑制在频域中通过设置门限来判定，通过快速傅里叶在距离向获得数据，利用脉冲对同一过程进行脉冲处理，对原始数据实现干扰识别，干扰信号检测门限GThreshold设置为：



式中，G为雷达在距离向的相干处理增益。


4.根据权利要求1所述的P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法，其特征在于，所述步骤3包括：
计算干扰抑制前后目标的峰值旁瓣比来衡量干扰抑制效果，峰值旁瓣比为点目标冲激响应的最高旁瓣峰值与主瓣峰值的比值，比值越小，干扰抑制效果越好；
积分旁瓣比为旁瓣能量与主板能量比值，积分旁瓣比是局部图像对比度的衡量指标。


5.根据权利要求1所述的P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法，其特征在于，所述步骤4包括：
图像动态范围是图像灰度最大值和最小值之比，表征图像区域中目标后向散射系数的差异，当干扰存在时，图像动态范围变小，后向散射系数差异减小；
等效视数表征图像强弱灰度之间的变化，即图像的对比度，若干扰存在，则图像的统计均值升高，方差变小，降低图像灰度之间的变化，使得图像对比度降低。


6.根据权利要求2所述的P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法，其特征在于，所述干扰抑制比的表达式如下：



式中，SR(k)为干扰抑制前回波信号，为干扰抑制后的回波信号，用分贝表示，是对干扰抑制能力的度量，干扰抑制度越大，则表明对干扰的抑制能力越强。


7.根据权利要求6所述的P波段SAR干扰抑制算法的性能评价方法，其特征在于，在预设约束条件下包括IRW、PLSR指标不受损失，联合其它的指标...

【专利技术属性】
技术研发人员：董房，李东，许丽颖，王晓峰，李威，于迎军，陈筠力，
申请(专利权)人：上海卫星工程研究所，
类型：发明
国别省市：上海;31