博士论坛 | SAR图像域干扰抑制方法（视频）

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2021年10月23-24、30-31日，第一届雷达学报博士论坛成功举办！

清华大学杨会章10月23日在SAR成像技术分论坛做了题为《SAR图像域干扰抑制方法》的学术报告。

报告简介

      对于某一合成孔径雷达（SAR），其采用的波段，如 P/C/X，不免也会被其它非合作的雷达、通信等系统使用。因此，在特定天线波束指向条件下，这些系统的射频信号会对 SAR 造成极大干扰，严重恶化 SAR 图像质量。为应对这一问题，传统干扰抑制方法先对 SAR 原始回波数据进行预处理，然后聚焦生成清晰的 SAR 图像。然而由于种种原因，这类干扰抑制预处理方法在实际中没有被广泛使用，故而各类干扰所造成的射频污染仍常见于很多已业务化运行系统所生成的 SAR 图像中。对于这类 SAR 图像的信息提取，我们需要设计能够直接在 SAR 图像域处理的干扰抑制方法。在最近的工作中，我们建模并分析了几类典型射频干扰在 SAR 图像域中的特征，进而提出了一系列适用于图像域处理的 SAR 干扰抑制方法。具体如下：1）主成分分析（PCA）方法：用 PCA 估计 SAR 图像中的干扰分量并减去以实现干扰滤波；2）鲁棒主成分分析（RPCA）方法：构建 RPCA 优化问题并求解出潜在的清晰 SAR 图像；3）分块子空间滤波方法：对 SAR 图像分块估计干扰分量的子空间，利用估得的子空间滤除干扰；4）二维谱分析方法：先对 SAR 图像乘以一个二维相位参考信号，然后用二维傅里叶变换把干扰分量聚焦在二维频域，并将含干扰的频点置零，最后变换到原图像域。上述四个方法在滤波效果、计算量、通用性、实现难易程度等方面具有各自优势。我们收集了多幅由高分三号、哨兵一号等 C 波段卫星在几种干扰环境下获取的 SAR 图像，并进行了实验分析。实验结果表明，对于被射频干扰严重污染的 SAR 图像，我们所提方法仍能够从其中恢复出高度清晰的 SAR 图像。相比于传统基于雷达信号处理的 SAR 干扰抑制方法，所提基于图像处理的方法在应用上更有便利性。我们相信，所提方法将能够为 SAR 微波遥感应对日益拥挤、干扰愈发频繁的频谱环境提供可靠的技术支撑。

报告视频

报告PPT

本报告PPT共33张。

博士简介

杨会章（1991-），江苏淮安人，博士，毕业于南京理工大学，目前为清华大学助理研究员。主要从事雷达信号与图像处理，研究兴趣包括稀疏信号处理、合成孔径雷达成像与干涉技术、合成孔径雷达图像处理、雷达目标检测识别等。了解其他学术报告，请点击下面阅读原文。↓↓↓

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编辑：曹梓艺 

审核：岳冰莹 贾守新 

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