一種近距離主動式毫米波圓柱掃描成像系統的降噪方法

2023-05-27 20:23:56

一種近距離主動式毫米波圓柱掃描成像系統的降噪方法
【專利摘要】本發明公開一種近距離主動式毫米波圓柱掃描成像系統的降噪方法，該降噪方法將近距離主動式毫米波圓柱掃描成像系統的噪聲模型引入到ICA模型中，來擴展成像系統的觀測數據，利用高階累積，對多維加噪的觀測信號進行盲源分離（BBS），從而得到有用的信號，實現系統噪聲的印製。本發明降噪方法能夠有效的抑制成像系統中的噪聲分量，並且保留有用信號的完整信息。
【專利說明】一種近距離主動式毫米波圓柱掃描成像系統的降噪方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種近距離主動式毫米波圓柱掃描成像系統的降噪方法。
【背景技術】
[0002]隨著近距離主動毫米波圓柱掃描成像系統的不斷推廣，成像系統中的噪聲信號限制了系統的成像質量以及危險品的有效檢測，如何有效的抑制成像系統中的噪聲信號成為了近距離主動毫米波圓柱掃描成像的關鍵技術。
[0003]目前，已經申請和相關的學術論文中採用的降噪方法可以分為:相參平均的方法、距離窗和背景對消的方法、傅立葉變換分離方法以及基於統計特性的目標特徵提取方法。傳統的相參平均的方法要求噪聲信號的均值為零，並且是高斯平穩隨機過程，每次的觀測不相關，該方法對於實際的時變系統效果非常有限，對於除了高斯白噪聲的其他噪聲沒有任何作用。採用距離窗和背景對消的方法對於相參系統的直接散射的背景噪聲信號有很好的效果，但是對背景和目標之間的多次反射引起的噪聲信號沒有很好的效果。傅立葉變換分離方法是通過對信號傅立葉變換後分離噪聲信號和目標信號，該方法是通過對信號進行空間頻率域和空間域的變換後通過相應的濾波器分離噪聲幹擾信號，通過該方法只能夠分離部分的噪聲幹擾信號，由於濾波器的使用也會引入一定的噪聲幹擾信號。基於統計特性的目標特徵提取方法是利用信號的統計特性進行目標特徵提取的算法，由於信號往往表現出非穩態性及非高斯性，都對特徵提取方法提出了較高要求，現有的特徵提取方法如主分量分析(PCA)等，往往僅利用信號的二階統計信息，這對於高斯型數據分析來說通常是足夠了，當數據呈現非高斯特性時，則變得無能為力。小波變換(WAVELET)雖然可提取信號的非穩態特徵，但它也是線性的，而且，WAVELET的表徵往往是非自適應的，另外，傳統的WAVELET特徵提取方法往往使用複雜，且提取的信號特徵信息難以量化表達，這在某種程度上限制了它的應用。獨立統計分析(ICA)採用高階特徵提取方法，以獲取典型的、獨立的信號源量化特徵，ICA可視作是PCA的高階擴展。ICA問題可歸納為:僅從觀測樣本出發，實現傳輸信道的辨識和源信號的估計，是一種盲的信號處理方法。

【發明內容】

[0004]針對以上現有技術的不足，本發明提供一種近距離主動式毫米波圓柱掃描成像系統的降噪方法，以使能有效抑制成像系統中的噪聲信號，提高成像系統的成像質量。
[0005]本發明的目的通過以下技術方案來實現:
[0006]一種近距離主動式毫米波圓柱掃描成像系統的降噪方法，該降噪方法包括如下步驟:
[0007]S1.在成像系統的成像區域沒有目標條件下，對成像系統進行採樣，得到採樣數據
Xnoise=S ( ω，θ , ζ);
[0008]S2.在成像系統的成像區域有目標條件下，對成像系統進行採樣，得到採樣數據S' (ω，θ，ζ)，並將所述S' (ω，θ，ζ)和Xmise合併在一起構建觀測矩陣χ，並對該矩陣進行白化處理；
[0009]S3.對所述白化後的觀測矩陣構建四階累積矩陣Qz(M)；
[0010]S4.對Qz (M)進行特徵分解，得到酉矩陣U ；
[0011]S5.根據酉矩陣U確定估計矩陣3得到信源s的估計。
[0012]所述觀測矩陣進行白化處理結果為:
【權利要求】
1.一種近距離主動式毫米波圓柱掃描成像系統的降噪方法，其特徵在於，該降噪方法包括如下步驟: S1.在成像系統的成像區域沒有目標條件下，對成像系統進行採樣，得到採樣數據
2.根據權利要求1所述的一種近距離主動式毫米波圓柱掃描成像系統的降噪方法，其特徵在於，所述觀測矩陣進行白化處理結果為
3.根據權利要求1所述的一種近距離主動式毫米波圓柱掃描成像系統的降噪方法，其特徵在於，所述四階累積矩陣Qz(M)為: Q-XM)，其中，是矢量 ζ 中第 i，j, k, I 四個分量的四維累積，i≥ 1，j≤η，η為白化觀測矩陣ζ⑴中包含的分量個數，mlk是矩陣M的第k, I元素。
【文檔編號】G01S7/36GK103630883SQ201310716754
【公開日】2014年3月12日 申請日期:2013年12月23日 優先權日:2013年12月23日
【發明者】溫鑫, 方維海, 費鵬, 年豐 申請人:北京無線電計量測試研究所