本發(fā)明是一種干擾波消除方法，是一種岸基雷達圈狀干擾波消除方法，屬于信號處理領域。在VTS、海洋漁業(yè)管理、海洋緝私等領域也具有較大的實際意義。

背景技術：

岸基雷達掃描四周目標時，由于四周雜波反射干擾，會產(chǎn)生干擾波。干擾波有時會在雷達圖像上形成圈狀圖像，造成圈內(nèi)目標無法被識別。圈狀干擾波在近距離觀測中是十分常見的，這會干擾近距離目標的觀測。通過雷達天線的改善，可以減弱部分干擾波，但對圈狀干擾波卻效果不佳。天線優(yōu)化處理辦法無法有效消除圈狀干擾波，而傳統(tǒng)的視頻處理方法又會將近距離小目標一同抑制消除。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于利用圈狀干擾波的雷達圖像特點，對雷達圖像中的采樣數(shù)據(jù)進行動態(tài)距離加權平均處理；提供一種有效抑制圈狀干擾波的處理方法，并且不影響雷達目標回波質(zhì)量。

由于圈狀干擾波多出現(xiàn)在雷達的近距離，而雷達回波具有在同一距離上強度遠高于附近目標的特點。本發(fā)明方法根據(jù)這一特點，對雷達回波進行動態(tài)距離平均累積；然后加入抑制量，對在同一距離上的采樣點的幅值進行加權抑制。因為圈狀干擾波強度較強，抑制權重較大，抑制效果明顯。而正常的雷達目標回波沒有此特征，抑制權重低，不會被同步減弱。

本發(fā)明的目的是通過以下技術方案解決的：

一種岸基雷達圈狀干擾波消除方法，包括以下幾個步驟：

(1)雷達原始圖像數(shù)據(jù)采集：所采集的數(shù)據(jù)包括：每條方位信號的方位角、方位信號上采樣點的位置、每個采樣點的幅值以及采樣點與雷達視頻中心點的距離；

(2)動態(tài)距離平均幅值錄入：基于方位信號，取每條線上的采樣點，根據(jù)相對雷達視頻中心點的距離，記錄動態(tài)信號強度數(shù)據(jù)；并實時將記錄的信號幅值數(shù)據(jù)平均；首先要實現(xiàn)動態(tài)信號強度數(shù)據(jù)的動態(tài)存儲，其次是對各采樣點的動態(tài)強度數(shù)據(jù)進行平均處理；

(3)抑制量計算：根據(jù)采樣點相對于中心點的距離，將動態(tài)的抑制量存儲在內(nèi)存中；每個采樣點對應一個抑制量；

(4)回波加權抑制：根據(jù)抑制量、增益權重和增益放大權重計算抑制后方位信號上各采樣點幅值；

(5)根據(jù)增益和抑制量計算抑制后的雷達數(shù)據(jù)，雷達數(shù)據(jù)在顯示器上繪制成雷達圖像。

所述的步驟(1)中的雷達原始圖像數(shù)據(jù)是通過雷達數(shù)據(jù)采集卡進行采集，并將原模擬雷達視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字樣本。

所述步驟(2)動態(tài)距離平均幅值錄入中，以雷達視頻中心點為起點，沿著步驟(1)中采集的所述每條方位信號的方位角方向，依次記錄每個采樣點在方位信號中的位置編號以及該采樣點至中心點之間所有采樣點的幅值的和Vsum_i(i＝0,1,2…)，計算每個采樣點的動態(tài)距離平均幅值Vavg_i＝Vsum_i/index(i＝0,1,2…)；每條方位信號都要重復以上操作；其中i為當前采樣點的編號，中心點為0，從中心點開始依次加1。

所述的步驟(3)中的抑制量的計算公式為：抑制量＝增益百分比*Vsum_i*干擾波抑制權重。

所述的步驟(4)中的抑制后顯示目標值的計算公式為：抑制后采樣點的幅值＝采樣點幅值*增益放大權重-抑制量*增益放大權重。

若抑制量小于系統(tǒng)最高幅值與增益值之間的差值，則用該差值替代抑制量。

本發(fā)明相比現(xiàn)有技術有如下優(yōu)點：本發(fā)明通過能對雷達回波進行動態(tài)距離平均累積，然后加入抑制量，對在同一距離上的目標進行加權抑制，能夠有效抑制圈狀干擾波；本發(fā)明改變以往通過提高硬件性能減輕干擾波現(xiàn)象的方法，代替利用軟件分析方法及軟件實現(xiàn)方法解決現(xiàn)實問題，可靠性更高。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的流程示意圖；

圖2是未處理的雷達原始圖像；

圖3是處理后的雷達原始圖像；

圖4是模數(shù)轉(zhuǎn)換示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖與實施例對本發(fā)明作進一步的說明:

步驟1：雷達原始數(shù)據(jù)采集，雷達信號一般是連續(xù)的模擬信號，相應的系統(tǒng)為模擬雷達系統(tǒng)。如圖4為模擬雷達系統(tǒng)中應用數(shù)字信號處理，必須在模擬雷達系統(tǒng)和數(shù)字雷達系統(tǒng)之間進行轉(zhuǎn)換。通常將模擬雷達系統(tǒng)的輸入數(shù)字化，即雷達信號采樣；將此雷達數(shù)字信號作為數(shù)字雷達系統(tǒng)的輸入。

步驟2：動態(tài)距離平均值記錄，基于方位信號，取每條線上的采樣點，根據(jù)相對雷達視頻中心點的距離，記錄動態(tài)信號強度數(shù)據(jù)；并實時將記錄的信號幅值數(shù)據(jù)平均；首先要實現(xiàn)動態(tài)信號強度數(shù)據(jù)的動態(tài)存儲，下面是動態(tài)存儲的實現(xiàn)方法：

Distsumvalue(i)＝Distsumvalue(i)+VideoValue(i)；[i＝0,1,2,3,4…Maxdis]……..…….(1)

其中：Distsumvalue為基于采樣點在方位信號中位置的幅值統(tǒng)計；

i為幅值統(tǒng)計的索引，也代表原始數(shù)據(jù)中每個采樣點在方位信號中的位置(雷達掃描的距離向)；

VideoValue：原始雷達數(shù)據(jù)中各采樣點的幅值；

Maxdis為雷達的最大掃描距離內(nèi)的采樣總點數(shù)。

其次是對各采樣點的動態(tài)強度數(shù)據(jù)進行平均處理，下面是平均處理的軟件實現(xiàn)方法：

Distavgvalue(i)＝Distsumvalue(i)/I；[i＝1,2,3,4…Maxdis]………………………….(2)

其中：Distavgvalue為基于方位信號(雷達掃描的距離向)各采樣點的動態(tài)強度平均值；

步驟3：抑制量計算，每條方位信號上不同距離采樣點的抑制效果不同。近距離目標比較強，需要較大的抑制量，使雷達各采樣點幅值的抑制效果明顯。遠距離目標比較弱，需要較小的抑制量，使小目標不容易丟失。根據(jù)采樣點相對于中心點的距離，將動態(tài)的抑制量存儲在內(nèi)存中。以下是其實現(xiàn)方法：

Decrease(i)＝max((VideoGainPercent*Distavgvalue(i)*VideoFaultEchoRejectPower),(255-Video Gain))……………………………….(3)

其中：VideoGainPercent為增益百分比；

VideoFaultEchoRejectPower為干擾波抑制權重；

VideoGain為增益值。

步驟4：根據(jù)抑制量、增益權重和增益放大權重計算抑制后方位信號上各采樣點幅值。以下是其實現(xiàn)方法：

VideoValueAfter(i)＝VideoValue(i)*VideoGainAmpPower-Decrease(i)*VideoGainPower….(4)

其中:VideoValueAfter(i)為處理后采樣點的幅值；

VideoGainAmpPower為增益放大權重；

VideoGainPower為增益權重。

步驟5：雷達數(shù)據(jù)在顯示器上繪制成雷達圖像。圖像顯示將抑制后的顯示目標值進行坐標轉(zhuǎn)化，將極坐標目標轉(zhuǎn)化成直角坐標后，刷新顯示于屏幕上：

首先對坐標進行轉(zhuǎn)化，以下是其軟件處理方法：

x＝(rc>>PRTABLE_X_SHIFT)*IDEGREE_X(CDEGREE(degree))；

y＝(rc&PRTABLE_Y_MASK)*IDEGREE_Y(CDEGREE(degree))；

其中：rc為窗口對象；

rc>>PRTABLE_X_SHIFT為x軸的移位常量；

rc&PRTABLE_Y_MASK為y軸的移位常量；

CDEGREE為角度范圍常量。

然后對轉(zhuǎn)化過的數(shù)據(jù)進行目標顯示，以下是其軟件處理方法：

dst16[(VIDEO_ZERO_X1+j)]＝PIXEL_RGB16((u8)(data&r),(u8)(data&g),(u8)(data&b))；

其中：VIDEO_ZERO_X1為雷達圖像的中心位置；

PIXEL_RGB16為顏色常量；

至此，一種岸基雷達圈狀干擾波消除方法處理完畢。

通過圖2和圖3的對比可知圖2所示的原始圖像，可以看到由于周圍目標過多，造成目標周圍有明顯的圈狀干擾波，目標之間有明顯粘連。

如圖3將圖像應用圈狀干擾波算法抑制后的圖像，可以看到圈狀干擾波明顯改善，周圍目標沒有粘連，小目標識別清晰。經(jīng)過實測，此方法處理的圈狀干擾波能夠最大程度的被消除，使得雷達圖像最大限度的清晰完整。