返回散射扫频特殊电离图的信息提取

华彩成，冯 静，李 雪，郭延波

（中国电波传播研究所，山东青岛 266107）

返回散射扫频特殊电离图的信息提取

华彩成，冯 静，李 雪，郭延波

（中国电波传播研究所，山东青岛 266107）

根据返回散射电离图中噪声和干扰的时统特性提出了一套算法，用于特殊状态下（强底噪、D层吸收增强）的返回散射电离图有效信息的提取。算法首先利用频率域滤波技术，采用巴特沃斯低通滤波器对图像进行过滤处理，使得同频干扰信息得到抑制，然后利用矩形窗去噪和自适应中值滤波器对电离图进行去噪处理，并且对处理后的电离图进行补偿，得到了返回散射电离图干净有效的信号区域，并利用返回散射电离图频率和距离的相关性，将前沿描迹给出。结果显示，该算法对返回散射特殊电离图中的信号部分提取有较好的效果。

频率域；巴特沃斯低通滤波器；自适应中值滤波器；前沿描迹

0 引 言

返回散射探测是指无线电波斜投射到电离层，被反射到远方地面，地面的起伏不平及电特性不均匀性使电波向四面八方散射，而有一部分电波将沿着原来的（或其它可能的）路径再次经电离层反射，由安装在发射区域的接收机接收。与传统的电离层垂直探测和斜探测相比，返回散射探测具有探测距离远、覆盖范围广的特点，这对于某些无法布置垂直探测和斜探测的区域（如海上或其它国家区域），返回散射探测有着不可替代的作用。目前返回散射探测已经成功应用于以下几个方面［1-13］：（1）可以确定短波传播跳距以及不同地球物理因素影响下跳距随时间的变化；（2）可以监视和预报短波电路上的工作条件；（3）可以为天波超视距雷达频率管理系统提供重要的选频依据；（4）利用返回散射回波前沿可以推算电离层结构。返回散射探测的上述应用，完全依赖于返回散射电离图信息的准确、实时提取，因此返回散射电离图的正确判读和识别具有重要意义。

返回散射探测的过程中，回波信号主要是来自于大面积的地海面后向散射，经电离层两次反射被接收机接收。接收到的信号中包含了丰富的信息，但同时也遭受到很大的传播损耗和噪声污染，因此返回散射的回波信号要比其他探测方式的回波信号弱得多，加大发射功率，又会带来距离旁瓣等一系列问题，所以返回散射信号的提取比较困难。国内目前返回散射的研究文献较少，程晓梅［14］等进行了返回散射电离图的去噪的工作，但测量需在高信噪比的保障条件下进行，在处理的过程中对有效的信号损失较大；徐彬［15］等发展了基于迭代去噪的返回散射同频干扰修复方法，算法的运行速度有待进一步提升；冯静、李雪［16-18］等提出了一整套返回散射的处理方法，并成功的运用到中国电波传播研究所的电波环境系统中，对于正常状态下的返回散射电离图而言，具有较高的处理能力；郭延波、杨东升［19-21］等提出了基于小波去噪结合自适应阈值的Canny算子进行返回散射电离图前沿提取的方法，结果显示前沿提取较好，但由于电离层的电特性的不稳定性，随时间，地点及季节的变化较大，电离图的类型比较多，当出现特殊状态（如强底噪、D层吸收增强等）的电离图时，算法的处理结果会引起一定的误差。

该研究以中国电波传播研究所研制的电离层返回散射系统为平台，对采集到的特殊状态下的数据进行分析研究，提出了一套去除干扰和噪声的算法，并在去除完干扰和噪声的基础上进行了补偿和前沿描迹的提取。

采集到的典型的电离层返回散射特殊状态下的电离图如图1所示。强底噪状态下的返回散射电离图如图1（a）所示，D层吸收增强的状态下的返回散射电离图如图1（b）所示。

1 同频干扰抑制

同频干扰是指其它高频用户对返回散射探测产生的射频干扰，在原始图像中呈现的特征为：相较于其他信道的能量强，并且呈现垂线型，在其所在的信道上几乎覆盖了所有的距离门，幅度变化较缓慢平稳。在不影响其它的信号的情况下，我们采用频率域滤波的方法对同频干扰进行抑制。

频率域的图像增强是指在不考虑图像质量下降

图1 典型的特殊返回散射电离图

原因的情况下，使得图像中感兴趣的部分特征突出，衰减不需要的特征部分，提高图像的可读性。要将图像从空间域转化到频率域，空间域到频率域的转化需要经过傅里叶变换，具体的操作这里不再赘述。在进行了傅里叶变换以后，信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段，而一些干扰信息和其他一些尖锐变化集中在幅度谱的高频部分，因此，可以通过衰减指定图像的傅里叶变换的高频部分来实现对干扰的抑制。频率域滤波的具体操作步骤如下：

其中，H(u，v)为滤波器传递函数，F(u，v)代表原始图像的傅里叶变换域。其中H( u，v)和F(u，v)的相乘涉及二维函数，并在逐元素的基础上进行定义。即，H(u，v)的第一个元素乘以F (u，v)的第一个元素，H(u，v)的第二个元素乘以F(u，v)的第二个元素，以此类推。本文介绍的滤波器为实数，所以H(u，v)的每一个分量乘以F(u，v)中的相应部分的实部与虚部，这类的滤波器被称之为“零相移”滤波器。

图2 频率域滤波的基本步骤

由于噪声及一些尖锐的变化主要处于傅里叶变换的高频部分，采用低通滤波器对其进行滤波，滤波器选用巴特沃斯低通滤波器Butterworth（BLPF），n级巴特沃斯低通滤波器的传递函数定义为：

D(u，v)代表点 (u，v)到原点的距离，D0表示截止频率点到原点的距离，n表示滤波器的阶数，用来控制频率衰减速度。在D( u，v) ＝D0处，H＝Hmax，在n＝1时，Butterworth低通滤波器无“振铃”现象，而且可以提高图像的清晰度。本研究采用一阶Butterworth低通滤波器，D0取为90，经过频率域的BLPF处理以后的电离图如图2所示。

2 背景噪声的消除

对于短波通信而言，信道传输会受到很多噪声的污染，如天电干扰、人为噪声以及宇宙噪声等。在进行信号处理及信息提取的过程中要将这些噪声信息剔除。

从干扰抑制后的电离图可以看出，经过滤波以后电离图上的较强的同频干扰被抑制了，但是，还留有很强的背景噪声，这些噪声对提取信息而言都是无用的，所以设计算法将这些背景噪声去除掉，保留有用的信息。

要消除各信道上的背景噪声，需要在返回散射电离图的各信道上无信号区域提取出背景噪声来。由于噪声的分布特性，需要选取有效地数据点样本对其进行提取。数据点样本少会造成噪声误差较大，对于单个的信道而言噪声提取的过高或是过低，都会对背景噪声的滤除有很大影响。如果样本的提取群距离过高，会被一些直达波或者流行余迹的信息干扰，为了尽可能的规避它们的影响，在有效地距离内，采用样本中值的方法得到背景噪声的大小。本文有效距离选为群距离150 km，将幅度值低于检测门限的数据点将被视为背景噪声予以清除。图4显示了对图2经过背景噪声滤除后的电离图。由图4可知，经过背景噪声的消除，大部分的噪声已经被去除掉，而信号区域也能较完好的保存下来。

3 随机噪声消除及信号补偿

由图3可知，在背景噪声的滤除之后，电离图中还剩余一些随机的点状噪声和条状噪声，这些噪声在空间上并没有太大的相关性，本文采用矩形窗滤波器和自适应的中值滤波器来去除这些噪声。

矩形窗滤波器是根据文献［22］设计的一种空域滤波器，滤波的过程就是对电离图中所有非零数据点逐一应用滤波窗口，如果滤波器响应则通过预先定义的关系式进行计算处理。

令f(x，y)表示点(x，y)的幅度，其中x和y分别表示频率和群距离，则大小m×n线性滤波窗口定义如下：

其中a＝(m -1)／2，b＝(n -1)／2，并且

如果g(x，y)大于指定门限，则点 (x，y)认为是回波信号，否则当做随机噪声将其幅度置零。

中值滤波器可以滤除掉离散的噪声，而传统的中值滤波器处理的噪声要求空间密度较小，且容易造成边缘模糊失真。自适应中值滤波器不仅把空间不相干的噪声去除，还平滑了非噪声信号区，且减少了图像的失真。

自适应中值滤波器的算法工作在两个层次，具体如下：

A层：

A1＝zmed-zmin

A2＝zmed-zmax

如果A1＞0且A2＜0，转到B层

否则增大串口尺寸

如果窗口尺寸≤Smax，重复A层

否则输出zxy

B层：

B1＝zxy-zmin

B2＝zxy-zmax

如果B1＞0且B2＜0，输出zxy

图3 经过频率域滤波后的电离图

否则输出zmed

其中，Sxy代表窗口区域，zmin表示区域中的最小值，zmax表示区域中的最大值，zmed表示区域中的中值，zxy表示坐标 (x，y)上的大小，Smax表示窗口区域的最大值。算法每输出一个值，窗口会自动移到下一个位置，算法重新初始化，在新的位置应用。

经过自适应中值滤波器后，电离图中信号区得到了平滑，但还是存在一些空隙。根据八邻域法则，设计一种补偿窗：当窗移动至某一位置点，则以此位置为中心考察其周围的八个邻域点，如果八个邻域像素点中大于零的个数超过某个门限，则对大于零的像素点进行排序，并将中值赋给中心位置。这样，当窗函数运行到为零的像素点处，窗函数响应，则进行相应的处理计算。

经过去噪处理和补偿后的电离图如图5所示。由图可知，补偿完的电离图相比于原始图而言，信号区较完整的保留了下来，而干扰和噪声基本上已经完全去除干净。

一幅干净的返回散射电离图，更加利于后期的电离层参数提取，因为没有了干扰和噪声的影响，可以直接从电离图上获得我们需要的信息，如MUF，前沿的位置，后沿的信息等等。

图4 滤除完背景噪声后的电离图

4 前沿描迹的确定

以上述的示例为准，我们获得一幅干净的返回散射电离图数据，可以根据返回散射的距离与频率的相关性将前沿描迹确定并给出。

在返回散射电离图上从每个频点的低距离门到高距离门进行搜索，找到的第一个非零的数据点就是需要的底层的前沿点，（某频点上没有非零点则将该频点的前沿点置零）。对于两层的数据自下而上，自右向左遍历寻找出分界点（某距离门没有非零点将点置零，并不参与统计分析）。

返回散射前沿线一般是一条距离随频率单调递增的曲线，即使在出现电离层扰动的情况下，前沿线呈现波动状，也不会出现杂乱无章的骤升和骤降的现象。所以把得到的数据进行拟合，然后得到一条连续、平滑的前沿描迹。将拟合后的数据画在原始图形上，如图5所示。由图示可知拟合后的描迹十分平滑，并且很好的符合E、F层前沿的位置。

图5 返回散射干净电离图

5 结 语

受到季节、地点等因素的影响，电离层的状态变化比较大，由于其不稳定性，会导致返回散射测量在能量、距离或者其他的特征参量上的变化，在返回散射电离图上会呈现出不同类型的回波特性。

该研究通过频率域滤波、空间域的噪声去除和补偿的方法，对采集到的特殊状态下返回散射电离图进行了处理，得到了保留完好的信号区域。由图4和图1对比可以看出，在处理后的电离图上，底噪和同频干扰都去除的比较干净，只剩余了有效地信号区域，为后续的信息提取工作提供保障和便利。

由于电离图类型的多样性，后续工作会针对更多类型的电离图进行研究，进一步提高图像处理质量。

［1］EARL G F，WARD B D.The Frequency Management System of the Jindalee Over-the-horizon Backscatter HF radar［J］.Radio Science，1987，vol.22，275-291.

图6 返回散射电离图的前沿描迹位置

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［22］GONZALEZ R C，WOODSR E.Digital Image Processing［M］.Prentice Hall，New Jersey.2003.

A M ethod of Signal Extraction in Especial Backscatter Ionogram

HUA Cai-cheng，FENG Jing，LIXue，GUO Yan-bo
（Institute of Radiowave Propagation，Shandong Qingdao 266107，China）

According to the Timing of Noise and Co-channel interference in backscatter ionogram，a algorithm is proposed to extract effectivemessage from ionogram in especial state（strong background noise，the D layer enhancement of absorbency）.The algorithm utilizes the low-pass filter to process the ionogram in the frequency field tomake the Co-channel interferencemessage inhibited，and de-noises on rectangular window and adaptive median filter.The effective signal region of backscatter ionogram can be obtained with Compensating Methods for the ionogram.The frontal tracing curve is given according to the pertinence between distance and frequency.The results demonstrate the effectiveness of this algorithm in terms of obtaining the signal in especial ionogram.

frequency field；BLPF；rectangular window；adaptivemedian filter；frontal tracing

TN011

：A

：1673-5692（2015）01-043-06

华彩成（1987—），男，山东郓城人，硕士，主要研究方向为电磁波传播及电离层相关的图像处理工作；

E-mail：hua.caicheng＠163.com

冯 静（1981—），女，山东人，硕士，主要研究方向为电离层物理及电磁波传播等相关工作；

李 雪（1981—），男，黑龙江人，博士，主要研究方向为电离层回波信号处理，雷达信号处理等；

郭延波（1981—），男，河南孟州人，硕士，主要研究方向为海杂波模拟及电离层相关图像处理工作。

10.3969／j.issn.1673-5692.2015.01.007

2014-12-02

2015-02-02

国家自然科学基金青年科学基金项目（61302006）；国防技术基础项目（JSJC2013210C054）；国防技术基础项目（H312023D003）