(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利说明书 | ||
(10)申请公布号 CN 101963662 A (43)申请公布日 2011.02.02 | ||
(21)申请号 CN201010287061.2
(22)申请日 2010.09.20
(71)申请人 北京理工大学
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
(72)发明人 陶然 李焱磊 白霞 李雪梅 张伟
(74)专利代理机构
代理人
(51)Int.CI
G01S7/40
G01S13/90
权利要求说明书 说明书 幅图 |
(54)发明名称
基于短时分数阶傅里叶域滤波的自聚焦预处理方法 | |
(57)摘要
本发明涉及一种基于短时分数阶傅里叶域滤波的自聚焦预处理方法，属于合成孔径雷达(SAR)信号处理领域。所述方法的步骤如下：1)提取单个特显点的相位误差信号；2)判定该相位误差信号的相位是否以二次为主；3)在变换域滤除噪声：如果相位以二次相位误差为主，则使用短时分数阶傅里叶域滤波；否则使用短时傅里叶域滤波；4)将结果时频逆变换到时域，对相位误差进行估计和补偿，实现自聚焦处理。本方法有效解决了低信噪比环境下相位误差，特别是二次相位误差的估计和补偿问题，可以获得相位误差历程的主要部分，将其从原始信号中除去之后可以大大改善成像质量，进而提高了特显点信号的信杂比。 | |
法律状态
法律状态公告日 | 法律状态信息 | 法律状态 |
权 利 要 求 说 明 书
1.基于短时分数阶傅里叶域滤波的自聚焦预处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：从SAR图像数据中提取单个特显点的含有噪声的相位误差信号；
步骤2：判定该相位误差信号的相位是否以二次为主，判定的方法如下：
求出步骤1获得的相位误差信号的分数阶傅里叶变换最优匹配角度α，对最优匹配角度α下的分数阶傅里叶变换结果X<sub>α</sub>(u)求模得到I(α，u)＝|X<sub>α</sub>(u)|，然后构造如下检验统计量：
<maths><math><mrow><mi>J</mi><mo>=</mo><mfrac><mrow><mi>S</mi><mo>{</mo
><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>α</mi><mo>,</mo><mi>u</mi><mo>)</mo></mrow><mo>></mo><mi>η</mi><mo>·</mo><munder><mi>max</mi><mrow><mi>α</mi><mo>,</mo><mi>u</mi></mrow></munder><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>α</mi><mo>,</mo><mi>u</mi><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow><mrow><mi>S</mi><mo>{</mo><mi>I</mi><mrow><mo>(</mo><mi>α</mi><mo>,</mo><mi>u</mi><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow></mfrac><mo>,</mo></mrow></math></maths>
其中运算符S{·}表示求面积；
若检验统计量J小于预设的门限J<sub>th</sub>，则认为相位以二次为主；
若检验统计量J大于预设的门限J<sub>th</sub>，则认为相位不是以二次为主；
步骤3：对含有噪声的相位误差信号进行时频变换，在变换域滤除噪声，具体方法是：
若步骤2判定相位以二次为主，则使用短时分数阶傅里叶域滤波技术对含有噪声的相位误差信号进行滤波；
若步骤2判定相位不是以二次为主，则使用短时傅里叶域滤波技术对含有噪声的相位误差信号进行滤波；
步骤4：将滤波结果进行与步骤3所进行的时频变换相应的逆变换到时域，对相位误差信号进行估计和补偿，实现自聚焦处理。
2.根据权利要求1所述基于短时分数阶傅里叶域滤波的自聚焦预处理方法，其特征在于，步骤2中系数η的取值范围为0.6-0.8。
3.根据权利要求1所述基于短时分数阶傅里叶域滤波的自聚焦预处理方法，其特征在于，步骤3所述滤波时使用恒虚警率检测技术进行检测，方法为，根据预设的恒虚警率判定准则对相应的短时分数阶傅里叶变换或短时傅里叶变换的结果进行检测，结果中低于检测阈值的，认为是噪声，高于检测阈值的，认为是信号；然后根据检测情况，对相应时频变换结果进行噪声滤除。
4.根据权利要求1所述基于短时分数阶傅里叶域滤波的自聚焦预处理方法，其特征在于，步骤3中，
对于相位以二次为主的情况，对含有噪声的相位误差信号进行短时分数阶傅里叶域滤波时，首先对其进行步骤2中获得的最优匹配角度α的短时分数阶傅里叶变换STFRFT<sub>x，α</sub>(t，u)：
<maths><math><mrow><msub><mi>STFRFT</mi><mrow><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>α</mi></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>u</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msubsup><mo>∫</mo><mrow><mo>-</mo><mo>∞</mo></mrow><mrow><mo>+</mo><mo>∞</mo></mrow></msubsup><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>τ</mi><mo>)</mo></mrow><mi>g</mi><mrow><mo>(</mo><mi>τ</mi><mo>-</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><msub><mi>K</mi><mi>α</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>τ</mi><mo>,</mo><mi>u</mi><mo>)</mo></mrow><mi>dτ</mi></mrow></math></maths>
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