一种SAR射频干扰检测方法技术

本发明专利技术公开了一种SAR射频干扰检测方法，具体步骤如下：步骤S1：分析不同的有源噪声干扰对星载SAR图像的干扰形态与效果，确定评估的目标；步骤S2：建立SAR射频干扰图像数据库，采用抗干扰方法处理SAR干扰图像，形成对比图像数据库；步骤S3：建立SAR射频干扰图像域评估指标体系，将评估指标进行分类；步骤S4：分析各个底层指标的影响程度，确定各底层指标权重；步骤S5：进行图像域SAR射频干扰检测试验，对检测结果进行整理分析。采用上述一种SAR射频干扰检测方法，通过收集相关星载SAR图像域干扰数据，得到的结果准确，实现了SAR干扰的准确检测与定位，可操作性强。可操作性强。可操作性强。

【技术实现步骤摘要】
一种SAR射频干扰检测方法


[0001]本专利技术涉及SAR干扰检测
，尤其是涉及一种SAR射频干扰检测方法。

技术介绍

[0002]星载合成孔径雷达作为一种全天时全天候对地观测的传感器，是现代信息电子战中的重要手段。由于SAR是宽带的有源遥感雷达系统，自身存在一些薄弱环节，如功率容量有限且在接收到预定数量的脉冲之前不能形成窄波束，其在工作频段内容易受到电磁信号的干扰。诸如电视广播信号、无线通信、有源干扰机信号、其他非合作SAR信号等，这些非相干电磁干扰信号在SAR图像域表现为各种明亮的线性或带曲率的条纹、斑块，或者以密集的雨滴状出现，严重影响SAR对地对海的观测性能。因此，现有SAR系统在抗干扰设计方面上升空间巨大。
[0003]而SAR射频干扰检测是实现SAR认知抗干扰的重要前提。要构建认知抗干扰闭环，首先需判断SAR图像中是否有干扰。由于大多数星载SAR数据并没有被RFI所污染，所以想要从大量星载SAR数据中发现受到RFI污染的数据，待检测的数据量非常庞大，难以用人力完成。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种SAR射频干扰检测方法，通过收集相关星载SAR图像域干扰数据，得到的结果准确，实现了SAR干扰的准确检测与定位，可操作性强。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种SAR射频干扰检测方法，具体步骤如下：
[0006]步骤S1：分析不同的有源噪声干扰对星载SAR图像的干扰形态与效果，确定评估的目标；
[0007]步骤S2：建立SAR射频干扰图像数据库，采用抗干扰方法处理SAR干扰图像，形成对比图像数据库；
[0008]步骤S3：建立SAR射频干扰图像域评估指标体系，将评估指标进行分类；
[0009]步骤S4：分析各个底层指标的影响程度，确定各底层指标权重；
[0010]步骤S5：进行图像域SAR射频干扰检测试验，对检测结果进行整理分析。
[0011]优选的，在步骤S1中，有源噪声干扰包括射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、线性调频干扰、正弦调频干扰以及点频干扰，采用星载SAR系统成像参数，通过仿真有源噪声干扰信号，采用Chirp Scaling算法进行SAR成像，分析各种干扰在图像域的特征，通过得到特征确定评估目标。
[0012]优选的，在步骤S2中，在星载SAR实测数据库中挑选存在射频干扰的SAR图像数据，对存在射频干扰的SAR图像数据进行干扰抑制处理得到对比图像数据，得到SAR射频干扰图像数据库以及无干扰的对比图像数据库。
[0013]优选的，在步骤S3中，将受到射频干扰的SAR图像数据的评估指标包括基本参数、统计特性和内容相似性。
[0014]优选的，基本参数为星载SAR系统受到干扰时，SAR图像在视觉上产生变化的特性，基本参数包括均值、方差、等效视数、辐射分辨率、信息熵以及动态范围，
[0015]其中，图像均值为SAR图像所有像素值的总和与像素个数的比值，均值反映了SAR图像的平均灰度；
[0016]方差表示区域所有点与均值的偏离程度，反映了不均匀性；
[0017]等效视数为图像灰度统计均值和标准差的比值，是用来评价SAR图像的噪声强度；
[0018]辐射分辨率用来评价SAR图像区别不同物体间的后向散射系数的水平，用于衡量图像灰度分辨率；
[0019]信息熵能够反映灰度分布空间特征的特征量，选择SAR图像的邻域灰度均值作为灰度分布的空间特征量；
[0020]动态范围为图像目标区域平均灰度与图像背景区域平均灰度的比值，反映了图像中不同类型的地物目标后向散射系数的差异；
[0021]优选的，统计特性用于检测是否存在射频干扰，即SAR系统接收的信号遵循复高斯分布，SAR成像不会破坏信号的高斯分布特性，当存在射频干扰时会破坏信号的高斯分布特性，统计特性包括峰度、偏度、JB检验、AD检验、CM检验、LM检验以及KL散度，
[0022]其中，峰度与随机变量的概率密度函数的形状相对应，高斯随机变量的峰度为3，与均值和方差无关；
[0023]偏度与随机变量概率密度函数的不对称性相对应，高斯随机变量的偏度为0，偏度测试是将接收信号的估计偏度值与高斯随机变量的偏度列表值进行比较；
[0024]JB检验是基于过程的偏度和峰度的正态性测试，分析过程的正态性，同时检验过程的峰度和偏度；
[0025]AD检验为拟合优度检验是一种检验所收集的SAR成像数据是否服从信号的高斯分布特性，将所收集的数据从小到大排列，得出经验累积分布，并与目标分布的理论累积分布进行比较，得出AD统计量，AD统计量与接近目标分布的程度负相关；
[0026]CM检验为检验统计量度量，是经验累积分布函数和目标累积分布函数的平方距离的积分，将每个数据点的差求平方以后相加，得到总的分布偏差；
[0027]LM检验针对于随机样本的均值和方差是独立分布的，当且仅当母体总体是正态的，LM参数呈现正态分布，但其在均值和方差中并未归一化；
[0028]KL散度为相对熵，是两个概率分布间差异的非对称性度量，相对熵等价于两个概率分布的信息熵的差值。
[0029]优选的，内容相似性指存在干扰的SAR图像与无干扰对比图像的结构、灰度的相似程度，内容相似性指标包含结构相似度和相关系数，
[0030]结构相似性是一种衡量两幅图像相似度的指标，反映场景中物体结构的属性，并将失真建模为亮度、对比度和结构三个不同因素的组合；相关系数用于反映图像干扰前后的统计相关特性，相关系数与干扰前后图像差异越呈负相关。
[0031]优选的，将图像均值、方差、等效视数、辐射分辨率、信息熵、动态范围、峰度、偏度、JB检验、AD检验、CM检验、LM检验、KL散度、图像结构相似度、相关系数15个指标作为SAR干扰评指标估体系中的典型底层指标，将指标计算的评估值归一化处理，根据重要程度对典型底层指标进行赋权，通过改进熵值法得到各指标的综合权重。
[0032]优选的，步骤S5具体如下：
[0033]步骤S51：对实测图像数据进行降采样处理；
[0034]步骤S52：判断是否存在干扰区，对降采样图像滑窗遍历，计算降采样图像各指标的参数值，采用3σ准则设定阈值，对各指标加权求和后的评价图像结果进行判断，将大于阈值的区域判定为干扰区域，若大于阈值的像素数少于5％则判为不存在干扰区域；
[0035]步骤S53：若判定存在干扰，采用Otsu法进行阈值分割，将图像二值化，其中存在干扰的区域灰度值为1，去除面积小于设定面积的连通域，记录各存在干扰的区域的坐标，并对坐标值升采样，在原图像中框选显示出存在干扰的区域。
[0036]因此，本专利技术采用上述一种SAR射频干扰检测方法，通过SAR干扰评价指标体系得到SAR干扰检测结果，实现SAR干扰检测的有效性和自动检测，SAR干扰检测既可以判断是否存在干扰，而且可指示出干扰的区域位置，这对进一步实现干扰信号提取、干扰分析本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种SAR射频干扰检测方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤S1：分析不同的有源噪声干扰对星载SAR图像的干扰形态与效果，确定评估的目标；步骤S2：建立SAR射频干扰图像数据库，采用抗干扰方法处理SAR干扰图像，形成对比图像数据库；步骤S3：建立SAR射频干扰图像域评估指标体系，将评估指标进行分类；步骤S4：分析各个底层指标的影响程度，确定各底层指标权重；步骤S5：进行图像域SAR射频干扰检测试验，对检测结果进行整理分析。2.根据权利要求1所述的一种SAR射频干扰检测方法，其特征在于：在步骤S1中，有源噪声干扰包括射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、线性调频干扰、正弦调频干扰以及点频干扰，采用星载SAR系统成像参数，通过仿真有源噪声干扰信号，采用Chirp Scaling算法进行SAR成像，分析各种干扰在图像域的特征，通过得到特征确定评估目标。3.根据权利要求2所述的一种SAR射频干扰检测方法，其特征在于：在步骤S2中，在星载SAR实测数据库中挑选存在射频干扰的SAR图像数据，对存在射频干扰的SAR图像数据进行干扰抑制处理得到对比图像数据，得到SAR射频干扰图像数据库以及无干扰的对比图像数据库。4.根据权利要求3所述的一种SAR射频干扰检测方法，其特征在于：在步骤S3中，将受到射频干扰的SAR图像数据的评估指标包括基本参数、统计特性和内容相似性。5.根据权利要求4所述的一种SAR射频干扰检测方法，其特征在于：基本参数为星载SAR系统受到干扰时，SAR图像在视觉上产生变化的特性，基本参数包括图像均值、方差、等效视数、辐射分辨率、信息熵以及动态范围，其中，均值为SAR图像所有像素值的总和与像素个数的比值，均值反映了SAR图像的平均灰度；方差表示区域所有点与均值的偏离程度，反映了不均匀性；等效视数为图像灰度统计均值和标准差的比值，是用来评价SAR图像的噪声强度；辐射分辨率用来评价SAR图像区别不同物体间的后向散射系数的水平，用于衡量图像灰度分辨率；信息熵能够反映灰度分布空间特征的特征量，选择SAR图像的邻域灰度均值作为灰度分布的空间特征量；动态范围为图像目标区域平均灰度与图像背景区域平均灰度的比值，反映了图像中不同类型的地物目标后向散射系数的差异。6.根据权利要求5所述的一种SAR射频干扰检测方法，其特征在于：统计特性用于检测是否存在射频干扰，即SAR系统接收的信号遵循复高斯分布，SAR成像不会破坏信号的高斯分布特性，当存在射频干扰时会破坏信号的高斯分布特性，统计特性包括峰度、偏度、JB检验、AD检验、CM检验、LM检验以及KL散度，其中，峰度与随机变量...

【专利技术属性】
技术研发人员：张学攀，赵嘉懿，刘晓宁，于春雨，廖桂生，高大伟，
申请(专利权)人：西安电子科技大学杭州研究院，
类型：发明
国别省市：