返回散射电离图处理方法研究

李 星，郑容秋，孙广俊，焦培南

(中国电波传播研究所青岛分所，山东青岛 266107)

0 引言

在返回散射探测系统中，系统发射功率小，回波信号来自广延的地面散射，遭受到很大的传播损耗，因此，典型的返回散射回波信号较其他探测方式的回波信号要弱得多，并且更容易受到其他HF用户和各种无线电噪声的干扰，使得直接提取信号比较困难。因此，需要对其进行预处理，去掉干扰和噪声，并通过数据的内插等，最终得到整齐干净的电离层扫频图。

电离图的预处理-电离图判读是对电离层探测数据进行正确分析的基础。早期对于电离图的判读采用人工的方法。人工判读较为准确，然而极耗费人力。随着数字测高仪的发展，国外在20世纪60年代已经开始研究电离图的自动判读技术。Coleman［1］进行了返回散射电离图的仿真工作。程晓梅、郭宝华提出了去除射频干扰和使用矩阵块操作的去除离散噪声方法［2］。这是在国内检索到的首篇电离图自动判读的文章，虽然处理方法有很大的局限性，但为电离图自动判读开辟了研究方向。徐彤、吴万方等针对规则的二次型单跳传播模式电离图，提出了距离门限滤波的方法，并对同频干扰的补偿问题进行了讨论［3］。但是目前，对于返回散射电离图的自动判读研究尚不成熟，基础相对薄弱，公开发表的文献较少。

在此基础上，提出了一套完整的电离图处理方法。探测站测得的返回散射扫频图中存在条状的同频干扰和噪声，如图1所示。

图1 返回散射扫频图

1 射频干扰去除

射频干扰是其他HF用户对返回散射仪产生的同频干扰，它几乎在所有探测距离门上都出现，其强度随距离变化比较平缓。目前，在电离图处理中，去除同频干扰，主要是采用设置门限的方法［2］，即分别对每一频点的能量进行统计并设置门限，大于门限的频点则认为是受到同频干扰的信道，反之则认为是没有受到同频干扰的信道。这种方法需要对大量的扫频图进行统计处理才能恰当设置门限，否则门限过高或过低都会影响后面的处理工作，因此缺乏实时性。

本文采用的是一种灵活去除同频干扰的方法［4］。该方法依据干扰和信号随距离单元的变化特性，将整个扫频波段划分成多个频点块，在每一频点块内统计每个距离单元上信号的最小包络，然后统计每个频点信号的总能量与最小包络的总能量，在两者之间设置一门限，大于门限的认为是同频干扰，小于门限的则认为是信号。这种方法是针对每一频点块进行门限设置的，可以灵活地根据每一频点块内信号与干扰的能量变化调整门限值，实时性好。利用该方法去除同频干扰后的扫频图，如图2所示。

图2 去除同频干扰后的扫频图

2 干扰频点修复

从图2中看出，去除同频干扰的同时，该频点上的信号也同时被去除了。因此，为了体现整个扫频图的完整性，需要对缺失的频点信号进行恢复。本文利用扫频图中干扰信道前后的信道来对干扰信道进行插值计算，以得到连续的图形分布，插值公式为

式中，f1(i－1)、f2(i+1+n－m)分别为干扰信道前后有信号信道的数据;i为补偿信道;n为干扰信道的宽度;m为该信道在局部干扰信道中的位置。

3 噪声去除

下面需要对修复后的返回散射电离图作进一步的处理。首先需要去除电离图的背景噪声，即底噪。由于该返回散射系统发射功率小，回波能量弱，底噪较强，尤其是低频段的底噪覆盖了整个距离门，效果如图2所示。

由于低频段的底噪明显高于高频段的底噪，因此，不能对整个扫频段设置统一的噪声门限。本文采用的去除底噪的方法如下。

对每一频点上的所有数据点取平均作为该频点的参考值，然后将该频点上的数据与该参考值相减，因为存在信号的数据点必然高于该频点的参考值，因此相减后留下的数据点为信号，而减掉的数据点则为底噪。但是，由于低频段的信号能量远远高于高频段的信号能量，其参考值也从低频段到高频段呈现由高到低的变化态势，相减后会对低频段的信号能量造成损失，从而抬高高频段的信号能量，因此，需要对所有信道的参考值拟合后对减掉参考值的数据进行补偿。去除底噪后的扫频图，如图3所示。

图3 去除底噪后的扫频图

从图3中看出，去除底噪后的扫频图上还存在一些呈点状的随机噪声，这种噪声具有空间不相关特性，可以利用划窗的方法进行去除。对电离图中的数据点以3×3的像素为单元分成多个块，统计每个单元块内数据点的个数。当其超过预定门限时，则认为该单元块内为信号，小于预定门限时，则认为该单元块内的数据点为随机噪声，将该数据点置零。用此方法处理后，可以消除电离图上的随机噪声。其处理结果如图4所示。

图4 去除随机噪声后的扫频图

从图中看出，除极个别的噪声点之外，其他的噪声都被去除了，但是同时发现一些信号点也被去除了，因此下面还需要对缺失的信号进行补偿。

4 信号补偿

在上节的去噪过程中，一些信号可能会被当成噪声去除掉，因此，需要对缺失的信号进行补偿。根据邻近频率对应照射区域具有的连续相关性，将相邻频率点照射的距离宽度进行相关处理，实现对扫频图的频率相关补偿。根据同一频率上的信号具有的空间相关性，对同一频率上的相邻距离单元进行相关处理，实现对扫频图的距离相关补偿。补偿后的扫频图如图5所示。

图5 信号补偿后的扫频图

从图5中可以看出，低距离门上出现的信号是垂测信号，需要将其去除，去掉垂测信号后的扫频图如图6所示。

图6 去除垂测后的扫频图

5 提取前沿

去掉垂测信号后，下一步的工作便是提取扫频图的前沿。提取的方法为对每个频点从低距离门向高距离门进行搜索，找出的第一个非零的数据点即认为是该频点的前沿点，若该频点上没有数据，则认为该频点的前沿值为0。

初步得到扫频图的前沿后，需要判断得到的前沿点是否为真正的前沿值。根据前沿的特性［5］，相邻的前沿点之间不会出现骤增或骤降的现象，因此，需要对前沿点中的“伪前沿点”进行修正。对修正后的前沿点进行拟合，得到光滑、连续的前沿描迹。拟合时采用的是最小二乘算法。

最小二乘方法原理如下。

设u是变量x，y，…的函数，含有m个参数a1，a2，…，am，即

若对 u 和 x，y，…作 n 次观测得(xi，yi，…，ui)(i=1，2，…，n)，于是 u 的理论值

与观测值ui的绝对误差为

最小二乘算法就是要求上面的n个误差在平方和最小的意义下，使得函数 u=f(a1，a2，…，am;x，y，…)与观测值u1，u2，…，un最佳拟合，即参数 a1，a2，…，am应使…)］2为最小值。

由微分学求极值的方法可知，a1，a2，…，am应满足下列方程组

利用最小二乘算法对图6提取出的前沿点进行拟合，其拟合结果及其在扫频图中的描迹如图7所示。从图中可以看出，提取出的前沿与原始扫频图中的前沿吻合的很好。

图7 前沿描迹

6 结语

文章在对返回散射回波信号特性统计的基础上，提出了一种有效获得高质量返回探测电离图的方法，该方法实时性好，可执行性强，已应用于工程中。

［1］COLEMAN C J.On the Simulation of Backscatter Ionograms［J］.Journal of Atmosphenc and Solar-Terrestrial Physics，1997，59:2 089-2 099.

［2］程晓梅，郭宝华.返回散射电离图干扰噪声消除方法［J］.空间科学学报，1994，14(2):160-162.

［3］吴万芳，郭立新，徐彤.返回散射电离图干扰噪声的消除方法［C］.西安电子科技大学研究生学术年会，西安，2005.

［4］EARL G F.An Algorithm for the Removal of Radio Frequency Interference in Ionospheric Backscatter Sounding［J］.Radio Science，1991，5-6:661-670.

［5］焦培南，张忠治.雷达环境与电波传播特性［M］.电子工业出版社，2007.