13、合成孔径雷达干扰抑制的机器学习方法

合成孔径雷达干扰抑制的机器学习方法

1. 宽带干扰

宽带干扰（WBI）在时间上是脉冲式的，具有不同的脉冲重复时间，并且带宽比连续窄带更宽。根据调制类型，WBI 可分为两类进行建模：线性调频调制（CM）WBI 和正弦调制（SM）WBI。在实际情况中，WBI 可能无法完全匹配这两种特殊模型，但 CM WBI 和 SM WBI 可视为更广泛的 WBI 信号特征家族的两个特殊示例，其特性是它们的组合。

数学上，CM WBI 建模如下：
$$
WBICM (k, l) = \sum_{n=1}^{N} B_n (l) \exp \left{ j2\pi f_n t_k + j\pi \gamma_n t_k^2 \right}
$$
其中，$B_n (l)$ 表示第 $l$ 个快照中第 $n$ 个 CM WBI 的幅度，$\gamma_n$ 和 $f_n$ 分别表示第 $n$ 个 CM WBI 的调频斜率和频率。

SM WBI 建模如下：
$$
WBISM (k, l) = \sum_{n=1}^{N} B_n (l) \exp \left{ j\beta_n (l) \sin (2\pi f_n t_k + \phi_n) \right}
$$
其中，$B_n (l)$ 和 $\beta_n (l)$ 分别表示第 $l$ 个快照中第 $n$ 个 SM WBI 的幅度和调制指数，$f_n$ 和 $\phi_n$ 分别表示第 $n$ 个 SM WBI 的频率和初始相位。

WBI 在距离频谱中占据广泛的频带，在二维时域中难以直观识别。借助时频分析工具，如短时傅里叶变换（STFT），可将 WBI