[发明专利]一种用于浅埋目标高分辨率透视成像雷达杂波抑制方法

摘要

本发明公开了一种用于浅埋目标高分辨率透视成像雷达的杂波抑制方法，将回波信号进行SVD分解，求得奇异值矩阵S，将第一阶奇异值置为0，可以去掉强杂波，保留目标回波信息；进一步的，对去掉强杂波后的回波信号进行PCA分解，得到特征值矩阵，通过累次方差贡献率，剔除噪声杂散，保留目标信息，对回波数据进行抑制，可去除介质表面强的反射杂波，提高目标信号的信噪比；可滤除墙体不均匀和杂质引起较小杂波，使成像效果更清晰。

主权项

一种用于浅埋目标探测雷达的杂波抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：S00：对回波信号矩阵进行奇异值分解，具体为：对接收的m×n阶回波信号矩阵A进行奇异值分解，分解后得到m阶酉阵U，n阶酉阵V和奇异值矩阵S，即：A＝U×S×V^H       (1)其中H表示共轭转置；A^TA的特征值为λ₁≥λ₂≥…≥λ_n；记k＝min{m,n}，min{·}表示取最小值运算；在A^TA的特征值中保留前k个特征值，则为回波信号矩阵A的奇异值，l＝1,2,…,k；将奇异值σ_l组成奇异值矩阵S；S01：将奇异值矩阵S中的第一阶奇异值置为0，得新奇异值矩阵S'；S02：根据置零后的奇异值矩阵S'对回波信号矩阵进行重构，得到去掉强杂波的回波信号矩阵sig：sig＝U×S'×V^H      (3)S03:对步骤S02得到的回波信号矩阵sig进行PCA分解，得到：$sig=T_{m\×n}{P}_{n\×n}^T=t_1{p}_1^T+t_2{p}_2^T+...+t_i{p}_i^T+...+t_n{p}_n^T---\left(4\right)$其中，i＝1…n，t_i为第i个主元向量，各主元向量两两之间相互正交；p_i为第i个投影向量，且为单位向量，各投影向量两两之间相互正交；将式(4)的等号两侧同时右乘p_i，有t_i＝sig·p_i；对于回波信号sig的协方差矩阵R，根据以上结论得：$\begin{array}{c}R=\frac{1}{n}{\mathrm{sig}}^T\·sig=\frac{1}{n}(t_1^T{p}_1+t_2^T{p}_2+...+t_n^T{p}_n)+(t_1{p}_1^T+t_2{p}_2^T+...+t_n{p}_n^T)\\ =\frac{1}{n}(p_1{t}_1^T{t}_1{p}_1^T+p_2{t}_2^T{t}_2{p}_2^T+...+p_n{t}_n^T{t}_n{p}_n^T)\\ =\frac{1}{n}\left[\begin{array}{cccc}{p}_1& p_2& ...& p_n\end{array}\right]\left[\begin{array}{cccc}{t}_1^T{t}_1& 0& 0& 0\\ 0& t_2^T{t}_2& 0& 0\\ 0& 0& ...& 0\\ 0& 0& 0& t_n^T{t}_n\end{array}\right]\left[\begin{array}{cccc}{p}_1^T& p_2^T& ...& p_n^T\end{array}\right]\end{array}---\left(5\right)$对协方差矩阵R进行特征值分解，有：$R={\mathrm{\Φ\Λ\Φ}}^T=\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\φ}}_1& {\mathrm{\φ}}_2& ...& {\mathrm{\φ}}_n\end{array}\right]\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\λ}}_1^{\′}& 0& 0& 0\\ 0& {\mathrm{\λ}}_2^{\′}& 0& 0\\ 0& 0& ...& 0\\ 0& 0& 0& {\mathrm{\λ}}_n^{\′}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cccc}{v}_1^T& v_2^T& ...& v_n^T\end{array}\right]---\left(6\right)$比较(5)和(6)两式，得到协方差矩阵R的特征值：${\mathrm{\λ}}_i^{\′}=\frac{1}{n}{t}_i^T{t}_i---\left(7\right)$其中，i＝1…n；[φ₁ φ₂ … φ_n]表示前向矩阵，表示特征值矩阵，表示后向矩阵；S04：将协方差矩阵R的特征值由大到小排列，根据式(8)计算前r个特征值对应的累次方差贡献率CVCR：$CVCR=\underset{i=1}{\overset{r}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i^{\′}/\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_j^{\′}---\left(8\right)$同时，使得协方差矩阵R的前r个特征值对应的累次方差贡献率CVCR小于或等于设定阈值，保留该前r个特征值，将其它特征值剔除，形成协方差矩阵R的新的特征值矩阵；其中，所述设定阈值根据实际需求确定；S05：按照S02的方法，根据步骤S04中获得的协方差矩阵R的新的特征值矩阵，对回波信号矩阵进行重构，即为杂波抑制之后的回波数据。