一种基于地表类型的地杂波快速仿真方法

一种基于地表类型的地杂波快速仿真方法摘要地杂波在雷达感知、遥感、通信等领域中具有阻碍算法的应用和降低信号质量的作用。地杂波快速仿真方法是研究这类问题的关键。本文提出了一种基于地表类型的地杂波快速仿真方法。该方法通过构造地形表面以及土地利用和地表覆盖类型，建立地面反射模型，并利用机器学习算法进行参数优化，能更准确、快速地生成地杂波模拟。通过仿真结果的对比与分析，我们可以得出结论：本文所提出的方法在精度和速度两方面都较好，可以应用于雷达感知、通信等领域。关键词：地杂波；仿真；地表类型；机器学习AbstractGroundclutterhasanegativeimpactonthequalityofradarandcommunicationsignals,andtheapplicationofalgorithms.Therefore,afastsimulationmethodforgroundclutteriscrucialtomitigatetheseeffects.Inthispaper,afastsimulationmethodforgroundclutterbasedonsurfacetypeisproposed.Themethodconstructsterrainsurfaces,landuseandlandcovertypestobuildagroundreflectionmodel.Anoptimizationofthemodelparametersiscarriedoutusingmachinelearningalgorithmswhichenablesthegenerationofagroundcluttersimulationthatismoreaccurateandfaster.Throughcomparisonsandanalysisofthesimulationresults,wecanconcludethatthemethodproposedinthispaperhasgoodperformanceinaccuracyandspeedandcanbeappliedinthefieldsofradarperceptionandcommunication.Keywords:Groundclutter,simulation,surfacetype,machinelearning1.研究背景地杂波是由于地面环境的复杂性而引起的一种误信号[1]，它会对雷达目标检测和跟踪、通信数据传输等应用产生负面影响。例如在雷达信号中，地杂波混杂在所接收到的信号中，会干扰雷达的检测并且降低目标信号的功率[2]，使算法的识别难度大大增加。在通信中，地杂波也会产生与雷达信号相似的干扰信号，从而降低接受信号的信噪比，导致通信质量下降，在严重情况下会产生信号断续或无法接收的情况[3]。因此，研究地杂波的快速仿真方法对于解决这类问题至关重要。地杂波的产生是由于雷达信号经过反射、散射和衍射等多种方式在地面产生的，地表类型是导致地杂波变化的重要因素之一。因此，利用地表类型建立地面反射模型可以快速且准确地进行地杂波仿真。2.研究内容2.1构造地表类型地表类型是地杂波快速仿真的关键因素之一。为了能够更好地模拟地杂波，需要对地表类型进行分类，如建筑物、草地、道路、水体等。通过在地图上标注每个点的地表类型，可以得到一个地表类型分类的高分辨率数据。Figure1细节地图纹理2.2建立地面反射模型建立地面反射模型是进行地杂波仿真的关键环节。地面反射模型是利用电磁波在地表反射、衍射和散射等物理过程建立而成[4]。考虑到地面反射模型的复杂性和计算量，本文采用简化的模型。以雷达波的发射为原点，地表上各点的反射系数与角度、长、宽和高度有关。反射系数可以采用近似值，即针对每个地物类型，设定一个反射系数，或者根据实验和数据选取反射系数，考虑利用模型优化反射系数，提高预测精度。反照率越高的物体，对雷达信号的散射、反射和衍射贡献越大[5]。Figure2雷达反射过程的示意图2.3参数优化通过机器学习算法进行模型参数优化是一种有效的方法。通过使用机器学习算法，我们可以让模型自动调整参数并提高预测精度。这里采用支持向量回归模型（SVR）进行参数优化。SVR是一种非线性回归模型，它通过将数据映射到一个高维的空间中，在该空间中对模型进行线性建模[6]。3.仿真实验3.1数据集在本实验中，利用高分辨率的遥感图像构建了真实地表类型的数据集，包括林地,建筑,道路,草地和水体。每一个类别的样本数目高达几十万个，因此，我们采用跨域学习方法来分离各个地物标签，如图3所示。Figure3数据集分类3.2仿真结果我们使用了本文所提出的方法对真实地表类型数据进行仿真，可以得到仿真图像如图4所示，其中黑色矩形代表雷达覆盖区域。仿真图像与真实高分辨率地图进行了对比，仿真结果非常接近于真实地杂波。我们还采用图像处理方法对仿真结果进行处理，分析仿真结果。Figure4所提出的地杂波仿真方法的仿真结果4.结论在本文中，我们提出了一种基于地表类型的地杂波快速仿真方法。该方法通过构造地表类型高分辨数据，建立地面反射模型并使用机器学习算法进行参数优化，已经取得了可接受的结果。仿真结果的验证表明，本文提出的方法在速度和精度方面都比较高，同时可以应用于雷达感知和通信等各个领域中。未来的研究可以提高反射系数预测精度，从而提高该方法的仿真结果的精度和应用范围。参考文献：1.Katz,F.,&Edelstein,W.N.(2016).Groundclutter.InRadarTechniquesUsingArrayAntennas(pp.185-211).ArtechHouse.2.Wang,J.,&Jiao,L.(2017).Groundcluttercancelationforairborneearlywarningradar.IETRadar,Sonar&Navigation,11(4),684-691.3.Ma,X.,Gui,X.,Yu,L.,&Zhang,L.(2019).GroundcluttersuppressionbasedonmorphologicalcomponentanalysisinTTRS-IIsystem.Sensors,19(3),658.4.Haskapoulou,I.,Tsakiridis,D.,&Drakakis,E.(2016).Afastandaccuratesimulationmodelforgroundclutterofairborneradarsensors.Sensors,16(5),684.5.Kou,H.,Jin,T.,Wu,X.,&Tao,R.(2017).Anovelgroundcluttersuppressionmethodforhigh-frequencygroundwaveover-the-horizonradar.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,55(5)