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    雷達遙感衛(wèi)星頻率分配與射頻干擾抑制:機遇與挑戰(zhàn)

    2023-05-12 06:42:44陳筠力陶明亮劉艷陽路瑞峰粟嘉
    上海航天 2023年2期
    關(guān)鍵詞:頻段驅(qū)動衛(wèi)星

    陳筠力,陶明亮,劉艷陽,路瑞峰,粟嘉

    (1.上海航天技術(shù)研究院,上海 201109;2.西北工業(yè)大學(xué) 電子信息學(xué)院,陜西 西安 710072;3.上海衛(wèi)星工程技術(shù)研究所,上海 201109)

    0 引言

    雷達遙感衛(wèi)星作為一種重要的主動探測載荷,其不受光照、云層、天氣等條件的約束與影響,能夠全天時、全天候地獲取地物目標高分辨率圖像,是我國對地觀測空間基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分,對保障國家軍事安全和促進經(jīng)濟社會發(fā)展具有重大的戰(zhàn)略意義[1]。但與此同時,隨著空間無線電業(yè)務(wù)量的爆炸式增長,信息化應(yīng)用不斷擴大的頻譜帶寬需求與有限頻譜資源之間的供需矛盾愈加突出,客觀上形成了密集錯綜、動態(tài)變幻的復(fù)雜電磁環(huán)境態(tài)勢[2]。例如新一代泛在高效的信息網(wǎng)絡(luò)中民用移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)對信號帶寬的需求越來越大,高分辨率微波成像雷達的帶寬由數(shù)百MHz 展寬至最大1.2GHz,無人系統(tǒng)的爆發(fā)式增長對未來頻譜的有序利用也構(gòu)成了全新的挑戰(zhàn)。由此導(dǎo)致雷達遙感衛(wèi)星回波數(shù)據(jù)將不可避免地受到同一頻段或相鄰頻段其他眾多無線電業(yè)務(wù)的射頻干擾(Radio Frequency Interference,RFI)影響,特別是低頻段、高分辨率雷達遙感衛(wèi)星發(fā)射信號瞬時帶寬大、波束較寬、駐留時間較長,從而致使全球范圍內(nèi)精細化觀測的數(shù)據(jù)獲取能力和對地觀測科學(xué)數(shù)據(jù)的準確完好性面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)[3-4]。

    RFI 會造成遙感數(shù)據(jù)失真、解譯困難,主要體現(xiàn)在:①RFI 的存在將顯著降低回波信干噪比,降低數(shù)據(jù)之間相干性,影響回波信號錄取過程和幅值動態(tài)范圍,極易造成目標檢測的漏檢和虛警[5];② 干擾會直接擾亂圖像的幅度和相位,表現(xiàn)為具有特定紋理特征的遮蓋性偽影,甚至完全遮擋目標場景,由此引起真實目標的空間和輻射響應(yīng)信息失真,極大程度地削弱地物分類、相干變化檢測、目標識別等定性解譯應(yīng)用的可靠性[6];③干擾引起的幅度和相位失真誤差會影響極化相關(guān)性、干涉相位圖等衍生參數(shù)準確性,限制了高精度形變觀測、精細化定量遙感參數(shù)反演等應(yīng)用的準確性[8]。

    隨著星座組網(wǎng)觀測系統(tǒng)建設(shè)的持續(xù)推進,遙感衛(wèi)星將逐步具備立體、多維、綜合觀測能力,以滿足對地高精細、大尺度和連續(xù)不斷監(jiān)測的要求[10-12]。作為科學(xué)大數(shù)據(jù)重要組成部分,對地遙感觀測數(shù)據(jù)已成為國家基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性資源。定量化觀測、精細化應(yīng)用需求對微波遙感衛(wèi)星的回波、圖像及其衍生反演產(chǎn)品的精準性和可靠性要求越來越高。若簡單將受干擾的遙感回波與圖像數(shù)據(jù)棄之不用,是對數(shù)據(jù)資源的極大浪費。因此,亟須全面認知雷達遙感衛(wèi)星的RFI 來源要素與作用影響機制,創(chuàng)新探索高精度、高時效的干擾智能抑制新理論與新方法,對于保障我國雷達遙感衛(wèi)星在復(fù)雜電磁環(huán)境下的應(yīng)用效能具有重大現(xiàn)實意義和迫切應(yīng)用需求。

    本文在現(xiàn)有典型波段的雷達遙感衛(wèi)星的頻率分配現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,梳理分析了頻段共用的主要RFI 源,闡明介紹RFI 的定義和干擾影響機制,并提出模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的干擾抑制新思路,為新一代雷達遙感衛(wèi)星的頻率優(yōu)化設(shè)計提供知識依據(jù),進而保障在復(fù)雜電磁環(huán)境的作用效能。

    1 遙感衛(wèi)星頻率分配現(xiàn)狀

    衛(wèi)星無線電頻率資源是國家戰(zhàn)略性稀缺資源,是進入空間、感知空間、利用空間的前提條件。為了從頂層規(guī)范全球?qū)o線電頻譜的利用,國際電信聯(lián)盟(International Telecommunication Union,ITU)按空間地理區(qū)域和頻段劃分制訂統(tǒng)一的無線電頻譜分配方案[13-14],如圖1 所示。

    圖1 國際電信聯(lián)盟無線電規(guī)則與全球分配地理分區(qū)Fig.1 ITU Radio regulations and its geographical allocation regions

    《無線電規(guī)則》(Radio Regulations)作為無線電管理領(lǐng)域唯一的國際條約,從技術(shù)和規(guī)則框架方面最大限度地協(xié)調(diào)規(guī)避無線電頻譜的使用沖突問題[15]。世界無線電通信大會(World Radiocommunication Conferences,WRC)是協(xié)調(diào)管理全球無線電頻譜和衛(wèi)星軌道資源的最高締約性會議,每3~4年舉辦一次,對《無線電規(guī)則》進行討論,修訂衛(wèi)星頻率使用規(guī)則程序并形成相關(guān)決議。

    各個國家和地區(qū)可以在國際框架下根據(jù)實際情況制定具體劃分標準,當(dāng)前我國最新的《中華人民共和國無線電頻率劃分規(guī)定》自2018 年7 月1 日起施行[16]。除此之外,國際空間頻率協(xié)調(diào)組(Space Frequency Coordination Group,SFCG)、IEEE 遙感頻率分配技術(shù)委員會(Frequency Allocations in Remote Sensing Technical Committee,F(xiàn)ARS-TC)等也是積極參與國際遙感衛(wèi)星頻率分配論證工作的重要組織機構(gòu)。

    根據(jù)《無線電規(guī)則》,衛(wèi)星頻率和軌道資源的主要分配形式為“先申報就可優(yōu)先使用”的搶占方式。在限定的頻段范圍內(nèi),衛(wèi)星對地探測業(yè)務(wù)(Earth Exploration Satellite Service,EESS)與其他無線電業(yè)務(wù)共享運行。ITU 劃定的P 波段至X 波段的雷達遙感衛(wèi)星的允許工作頻率[15]見表1。從表中可以看出,由于不同頻段的兼容性問題,衛(wèi)星有源對地探測業(yè)務(wù)在不同波段的業(yè)務(wù)級別有差異,允許的最大工作帶寬也隨著頻率的增大而提升,并與無線電定位、業(yè)余無線電、移動通信、空間探測、無線電導(dǎo)航等業(yè)務(wù)共享頻譜。

    表1 衛(wèi)星地球探測業(yè)務(wù)(有源)頻率分配規(guī)定Tab.1 Frequency allocation for EESSs(active)

    國內(nèi)外在軌和規(guī)劃的典型雷達遙感衛(wèi)星系統(tǒng)及其用頻狀況見表2??梢钥吹?,微波遙感衛(wèi)星的任務(wù)頻率均需要遵循表1 中國際無線電規(guī)則中的用頻規(guī)定。L、S、C、X 波段是微波遙感衛(wèi)星的重要頻段,也是世界各大航天強國重點規(guī)劃發(fā)展的頻段。P 波段由于共享業(yè)務(wù)較多,帶寬和探測區(qū)域受限,目前僅有歐洲規(guī)劃研制了Biomass 系統(tǒng)[17]。我國目前在軌運行的雷達遙感衛(wèi)星主要包括環(huán)境一號C 星(S 波段)、高分三號(C 波段)、陸地探測一號(L 波段)等,隨著我國遙感和空間科學(xué)衛(wèi)星的應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展,對衛(wèi)星無線電頻率和軌道資源的需求日益迫切。

    表2 國內(nèi)外部分在軌或規(guī)劃的雷達遙感衛(wèi)星系統(tǒng)及用頻情況Tab.2 Typical microwave active remote sensing systems at home and abroad and their frequency usage

    續(xù)表2 國內(nèi)外部分在軌或規(guī)劃的雷達遙感衛(wèi)星系統(tǒng)用頻情況Continued Tab.2 Typical microwave active remote sensing systems at home and abroad and their frequency usage

    在2019 年,工業(yè)和信息化部、國防科工局聯(lián)合印發(fā)了我國衛(wèi)星應(yīng)用領(lǐng)域首部頻率資源使用規(guī)劃《遙感和空間科學(xué)衛(wèi)星無線電頻率資源使用規(guī)劃(2019—2025 年)》,對“十三五”和“十四五”期間遙感和空間科學(xué)衛(wèi)星無線電頻率資源的合理、高效利用提出了明確的要求[18]。對于微波主動遙感衛(wèi)星探測頻率的設(shè)計,一方面要根據(jù)遙感探測任務(wù)需求和業(yè)務(wù)特性,另一方面主要依據(jù)國際電聯(lián)ITU-R RS.2105 建議書[19],設(shè)定星載有源傳感器的功率通量密度、地球表面接收的干擾功率、射頻信號類型等參數(shù),重點提高系統(tǒng)自身的頻率兼容性,減少和避免對其他系統(tǒng)的干擾。

    2 射頻干擾機理

    2.1 射頻干擾定義

    頻譜分配是微波遙感衛(wèi)星工作頻段的重要依據(jù),對于保障微波遙感衛(wèi)星的探測效能至關(guān)重要,但僅有小部分頻譜可用于微波有源遙感并且與其他無線電業(yè)務(wù)廣泛共享,仍不能完全避免其他無線電輻射源的威脅影響。與此同時,RFI 信號的來源多樣,不同地區(qū)、不同系統(tǒng)、不同時間的干擾信號類型也有可能不同,導(dǎo)致其信息獲取能力受到嚴峻的挑戰(zhàn)。

    國際電聯(lián)《無線電規(guī)則》第1.166 款將RFI 定義為[15]:“由于某種發(fā)射、輻射、感應(yīng)或其組合所產(chǎn)生的無用能量對無線電通信系統(tǒng)的接收產(chǎn)生的影響,這種影響的后果表現(xiàn)為性能下降、誤解或信息遺漏”。干擾又可劃分為3 個等級:允許的干擾、可接受的干擾以及有害干擾。其中,針對雷達遙感衛(wèi)星而言,有害干擾是造成探測性能下降的主要威脅。國際電聯(lián)ITU-R RS.1166 建議書給出了雷達遙感衛(wèi)星的空間有源遙感器的性能和干擾標準,在成像像素功率標準偏差下降10%的情況下,其干擾門限標準為干擾與噪聲比(Interference to Noise Ratio,INR)-6 dB[20-21]。

    2.2 射頻干擾機理

    微波遙感衛(wèi)星系統(tǒng)所遭遇的RFI 主要來源于共享頻段的授權(quán)業(yè)務(wù)、共享頻段的非授權(quán)業(yè)務(wù)以及鄰近頻段的無用輻射。從信號的傳播路徑追溯來看,無意RFI 主要來源于地面直射干擾和星間散射互擾,如圖2 所示。地面直射干擾主要由地面/海面同頻段共享的軍民無線電設(shè)備引起,比如機場監(jiān)視雷達、氣象雷達、廣播電視、通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等[22-24]。星間散射互擾則源自異源雷達遙感衛(wèi)星在時空頻交疊探測場景下經(jīng)由地面散射調(diào)制而產(chǎn)生的干擾信號。前期研究表明,我國高分三號系統(tǒng)與歐洲Sentinel-1 系統(tǒng)、加拿大RADARSAT 系統(tǒng)之間存在著嚴重的星間散射互擾現(xiàn)象[25-26]。隨著衛(wèi)星數(shù)量星座化建設(shè),時空頻交疊概率大幅增加,衍生的異源雷達星間散射互擾問題會更加嚴重,已逐漸成為新興常態(tài)化威脅[27]。

    圖2 雷達遙感衛(wèi)星面臨的潛在射頻干擾源及其干擾機理Fig.2 Potential RFI sources for microwave active remote sensing satellite and its interference mechanisms

    雷達遙感圖像中的地面直射干擾和星間散射互擾2 種典型RFI 如圖3 所示。從圖中可看出,地面直射干擾、星間散射互擾的幅度、持續(xù)時間、調(diào)制方式等都存在著較大的差異性。常規(guī)地面直射干擾可假設(shè)為點源模型,能量反比于距離的二次方,與目標回波線性混合疊加,干擾信號特性與觀測幾何關(guān)系、系統(tǒng)參數(shù)、極化方式、干擾源特性密切相關(guān)。而對于星間散射互擾,異源雷達遙感衛(wèi)星發(fā)射信號會歷經(jīng)與地物的二次反射與卷積調(diào)制過程,信號轉(zhuǎn)發(fā)于分布式面目標,能量反比于距離的四次方,其特性與地形地貌非線性深度耦合影響。圖像域也表現(xiàn)出較獨特的紋理規(guī)律、形狀和模式特征,但都對遙感圖像中地物目標形成了遮蓋偽影,對解譯反演分析造成了較大的負面影響。

    圖3 遙感圖像中的典型射頻干擾Fig.3 Typical RFI in remote sensing images

    由于干擾源與接收天線之間極化方式的差異性,不同極化通道的干擾偽影強度和紋理有所差異,如圖4 所示。同時,對于非固定、非持續(xù)發(fā)射的干擾而言,在遙感衛(wèi)星的不同周訪周期之內(nèi),同一場景中干擾的強度也會呈現(xiàn)時變的特性,在時間序列圖像上不會穩(wěn)定持續(xù)存在,呈現(xiàn)“尖峰”的特性,如圖5所示。

    圖4 同一場景不同極化通道的圖像對比Fig.4 Comparison of images under different polarimetric channels

    圖5 不同時相的散射系數(shù)強度對比Fig.5 Variation of the scattering coefficient intensity with the acquisition time

    2.3 雷達遙感衛(wèi)星面臨的射頻干擾環(huán)境

    近年來,對RFI 問題逐漸得到重視,并被納入作為衛(wèi)星系統(tǒng)頂層設(shè)計的重要考量因素之一。衛(wèi)星干擾檢測與抑制手段需在總體設(shè)計時予以考慮,是保障探測數(shù)據(jù)的精準有效性的重要手段。美國國家航空航天局(NASA)、歐洲空間局(ESA)、日本航天局(JAXA)等研究機構(gòu),早已將地面RFI 監(jiān)測與抑制融入到雷達遙感衛(wèi)星系統(tǒng)總體設(shè)計與研制過程中。比如,美國2015 年發(fā)射的L 波段SMAP 衛(wèi)星,對在軌RFI 環(huán)境進行了詳細的模擬、記錄與分析,并融入考慮到系統(tǒng)體制設(shè)計上,實現(xiàn)具備在軌靜默監(jiān)測和頻率捷變干擾規(guī)避能力[28]。作為美國NASA 資助的前沿項目之一,2018 年發(fā)射的CUBERRT 系統(tǒng)具備在6~40 GHz 頻帶范圍,瞬時帶寬1 GHz 的在軌RFI 監(jiān)測能力,系統(tǒng)全面地認知了全球RFI 環(huán)境,對于后續(xù)衛(wèi)星的頻率規(guī)劃與在軌運行提供了詳細的干擾要素依據(jù)[29]。日本L 波段ALOS 雷達系統(tǒng),開發(fā)了地面端干擾檢測與抑制處理系統(tǒng),形成了全球干擾數(shù)據(jù)特征庫和空間強度分布圖[30],豐富了對RFI環(huán)境要素的認知深度和廣度,如圖6 所示。歐洲C 波段Sentinel-1系統(tǒng)利用噪聲監(jiān)測脈沖,通過長時間的對地觀測數(shù)據(jù)積累與分析,統(tǒng)計獲得了全球C 波段遙感探測RFI空間分布強度概率分布圖[31],如圖7 所示,為在軌探測模式優(yōu)化提供了寶貴的決策知識支撐。

    圖6 日本ALOS 系統(tǒng)獲取的全球L 波段射頻干擾源強度概率分布[30]Fig.6 Probability distribution of the global L-band RFI obtained by the ALOS system in Japan[30]

    從圖6~圖7 中可以看出,從干擾空間分布來說,雷達遙感衛(wèi)星需對全球進行大范圍、長期觀測,其面臨的調(diào)制樣式、信號強度隨地理區(qū)域動態(tài)變化,特別是在城市化程度較高的區(qū)域更為嚴重。歐洲Sentinel-1 系統(tǒng)獲取的2 個典型場景的地面和海面干擾累積圖,如圖8~圖9 所示,根據(jù)衛(wèi)星的上升軌道和下降軌道交叉點能夠粗略定位地基雷達、艦載雷達等高功率輻射源[22]。干擾樣式體現(xiàn)出的圖像偽影變化可以作為行為意圖反演的依據(jù),即可以根據(jù)某些地點的雷達開啟頻率,推斷其“威脅等級”水平,若為海面移動輻射源,可以跟蹤活動軌跡,推斷其工作意圖,從而為電磁目標檢測、開源情報分析等提供獨特的視角。

    圖7 歐洲Sentinel 系統(tǒng)獲取的全球C 波段射頻干擾源強度概率分布[31]Fig.7 Probability distribution of the global C-band RFI obtained by the Sentinel system in European[31]

    圖8 地面高功率雷達輻射源及其造成的干擾Fig.8 Terrestrial high-power radar emitter and the interference it causes

    圖9 海面高功率雷達輻射源及其造成的干擾Fig.9 Marine high-power radar emitter and the interference it causes

    除此之外,新一代雷達遙感衛(wèi)星系統(tǒng)也已將RFI列為實質(zhì)威脅并在研制階段對干擾抑制能力進行頂層規(guī)劃設(shè)計。作為歐空局發(fā)起的7 大地球探測新計劃之一,計劃于2023 年發(fā)射的P 波段BIOMASS系統(tǒng),開發(fā)了地面RFI 檢測與抑制處理系統(tǒng)[17]。美國和印度聯(lián)合開發(fā)并計劃于2023 年發(fā)射全球首顆L/S 雙頻段NISAR 系統(tǒng)也對RFI 進行了前期驗證和評估[32]。世界各大國爭相論證建設(shè)地球同步軌道合成孔徑雷達(GEO SAR)衛(wèi)星,由于其對地覆蓋范圍廣、駐留時間長的特點,國內(nèi)外相關(guān)團隊也提前進行了干擾場景與概率的論證分析[33-34]。從2021 年起,作者參與的IEEE FARS-TC 組織開展了國際首個遙感干擾量化與效應(yīng)評估標準“P4006 Standard for Remote Sensing Frequency Band Radio Frequency Interference(RFI)Impact Assessment”的論證工作[35],并建立了遙感RFI 數(shù)據(jù)庫[36],旨在定量刻畫各個頻段的干擾環(huán)境態(tài)勢,從而為遙感衛(wèi)星探測任務(wù)的設(shè)計提供規(guī)范化依據(jù)。

    3 模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的干擾抑制方法

    當(dāng)回波中存在干擾時,就需要利用信號處理方法實現(xiàn)干擾抑制,其目的是采用先進的信號處理算法來表征有用回波與干擾之間的特性差異,然后將RFI 提取、相消或者重構(gòu),同時使目標回波失真盡可能小。具體來說,已有研究可大致分為模型優(yōu)化的分解重構(gòu)類方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能學(xué)習(xí)類方法,詳細的綜述介紹可參閱文獻[37-38]。

    1)模型優(yōu)化的分解重構(gòu)類方法。此類方法聚焦于在一定先驗知識的前提下構(gòu)建數(shù)學(xué)表征模型,根據(jù)干擾與目標回波的特性差異,包括能量、極化、統(tǒng)計特性差異等,在特定優(yōu)化準則框架下來迭代估計干擾對應(yīng)的潛在分量或子空間,最后完成干擾的重構(gòu)相消。一種熱點思路是通過建立對原始數(shù)據(jù)域或圖像域中的稀疏性和低秩性假設(shè),并采用魯棒主成分分析方法,取得了不錯的抑制恢復(fù)性能[39-44]。此外,文獻[45]進一步擴展應(yīng)用于對多時相的圖像數(shù)據(jù)進行處理。RPCA 方法可以通過無監(jiān)督迭代優(yōu)化方法,將數(shù)據(jù)矩陣分解為一個低秩分量和稀疏分量。文獻[46]提出了一種半?yún)?shù)化優(yōu)化求解框架。進一步,學(xué)者利用距離譜的稀疏性[47]和時頻域的稀疏性[48],將聯(lián)合稀疏恢復(fù)用于處理窄帶和寬帶干擾。文獻[49]通過聯(lián)合約束窄帶干擾的一維稀疏和二維低秩特性,通過多維張量耦合約束關(guān)系實現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化求解。總體來說,以上分解重構(gòu)類方法是由模型驅(qū)動,通過對干擾和目標信號進行聯(lián)合先驗約束,其性能優(yōu)勢直接取決于特定先驗知識約束下的優(yōu)化模型設(shè)計。實測數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗表明,迭代優(yōu)化步驟的計算量較大,實效性受到限制。不同數(shù)據(jù)集的超參數(shù)選取并不是一項簡單的任務(wù),也不適合遙感應(yīng)用中的大規(guī)模流程化處理。

    2)數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能學(xué)習(xí)類方法。在豐富樣本集支撐下,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的特征學(xué)習(xí)和表征方法已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用并證明了具有較好的穩(wěn)健性和泛化推廣能力。隨著對地成像觀測大數(shù)據(jù)的積累,干擾抑制方法向“大樣本數(shù)據(jù)集+完備參數(shù)刻畫能力”的智能分析轉(zhuǎn)變是一種變革趨勢[50-52]。已有研究表明[53-56],語義分割、自編碼網(wǎng)絡(luò)、殘差網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入可以避開傳統(tǒng)數(shù)學(xué)建模過程而直接實現(xiàn)端到端的學(xué)習(xí),通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和超大量參數(shù)容量以及長時間監(jiān)督訓(xùn)練,捕獲干擾與回波的深層次特征差異,進而實現(xiàn)對干擾的高效與高性能抑制。常規(guī)的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量與質(zhì)量要求比較高,且過程缺乏較高的物理規(guī)律約束與可解釋性,是阻礙數(shù)據(jù)驅(qū)動類方法進一步深度應(yīng)用的問題。

    已有干擾抑制算法大多遵循“特定樣本數(shù)據(jù)集+領(lǐng)域知識先驗約束”的適用模型和假設(shè)條件,存在著先驗知識的局限性和非精確建模偏差,易導(dǎo)致干擾抑制不充分、信號損失較大。同時,算法超參數(shù)的經(jīng)驗化擇優(yōu)過程中人工參與力度較大,對特定數(shù)據(jù)依存度較高,多樣化觀測場景的泛化適用能力較欠缺。物理建模(理論驅(qū)動)與機器學(xué)習(xí)建模(數(shù)據(jù)驅(qū)動)具有不同范式,但兩類方法分別具有鮮明的特點,優(yōu)勢可以互補,模型優(yōu)化類方法可解釋性、外推能力強,數(shù)據(jù)驅(qū)動類方法對數(shù)據(jù)的適應(yīng)性、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)則的能力強。

    因此,如何將模型優(yōu)化類與數(shù)據(jù)驅(qū)動類干擾抑制方法深入融合,探索研究“模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動”的干擾抑制方法,使其既遵循物理定律,又具有概念化、可解釋的結(jié)構(gòu),同時數(shù)據(jù)自適應(yīng),從而有助于刻畫RFI 與有用信號的特征差異,提升干擾抑制精確性和實效性,是值得深入研究的科學(xué)研究新范式[57],如圖10 所示。2019 年,Nature 期刊文章提出混合建模方法,建議整合基于過程與機器學(xué)習(xí)的方法,利用數(shù)據(jù)驅(qū)動方法對物理模型進行補充與增強,實現(xiàn)對地球觀測科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用性能提升[58-59]。2022 年國家自然科學(xué)基金指南中,將“模型與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的雷達信息處理方法”作為信息科學(xué)部重點項目立項領(lǐng)域,也凸顯映證了該課題研究的重要性與迫切性。模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的信號處理方法已初步在醫(yī)學(xué)圖像、無線通信等領(lǐng)域取得一定進展[60-61],但在雷達信號及干擾抑制處理領(lǐng)域尚處于初步階段。

    圖10 模型優(yōu)化與數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的差異與融合Fig.10 Difference and fusion of the model-based and data-driven schemes

    下面將介紹模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動方法在RFI 抑制中的應(yīng)用[62]。考慮到方位相鄰脈沖之間的相關(guān)性,以及干擾在不同脈沖之間的異步變化性,可對塊回波建模為滿足聯(lián)合低秩性與稀疏性的模型,其本質(zhì)上是一個數(shù)據(jù)自驅(qū)動的迭代優(yōu)化求解問題,如下所示:

    式(1)是正則化最小均方誤差優(yōu)化問題,可以用迭代收縮閾值算法求解得到:

    普遍逼近定理指出,一個含有有限個神經(jīng)元的單隱層前向網(wǎng)絡(luò)可以逼近緊子集上的連續(xù)函數(shù)。如果能將迭代算法的每次迭代替換為深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個層,然后連接幾個這樣的層,那么就有可能實現(xiàn)收斂性的顯著改進。通過采用“深度展開”的創(chuàng)新概念,基于棧式循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建融合物理模型和算法先驗知識及其相應(yīng)的優(yōu)化算法啟發(fā)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。將算法涉及的超參數(shù)嵌入設(shè)計到網(wǎng)絡(luò)權(quán)值參數(shù)中,通過訓(xùn)練過程學(xué)習(xí)逼近現(xiàn)有算法的迭代過程,從而將傳統(tǒng)的“非確定收斂”的模型化迭代搜索問題轉(zhuǎn)化為“有限層數(shù)”的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遞歸自學(xué)習(xí)問題,如圖11 所示。

    圖11 棧式循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度展開形式Fig.11 Deep unfolding of the recurrent neural network

    每一個迭代步驟可以等效替代為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。為了更好地捕獲時頻空間的干擾與目標的分布差異特征,利用恰當(dāng)尺寸的卷積核來替換迭代式(2)、(3)中的因子矩陣,從而可以將深度展開網(wǎng)絡(luò)的第k層表示為

    以上模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動學(xué)習(xí)方法保留了一些模型的確定性推理,同時兼?zhèn)淞松疃葘W(xué)習(xí)方法強大的學(xué)習(xí)能力,而又克服了網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)選擇的困難。這使得深度學(xué)習(xí)方法的可設(shè)計性和可預(yù)測性變?yōu)榭赡埽瑥亩玫仄胶饬送ㄓ眯院拖嚓P(guān)性之間的關(guān)系。再利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來實現(xiàn)超參數(shù)的優(yōu)化,獲得對數(shù)據(jù)集的最優(yōu)估計。通過采用反向傳播算法進行訓(xùn)練,其中代價函數(shù)可表示為真實值與預(yù)測值的均方誤差,即:

    最后,可以利用訓(xùn)練好的展開式深度網(wǎng)絡(luò)快速地獲得對特定數(shù)據(jù)集的干擾分離與重構(gòu)?;诖怂枷脒M行了某實測數(shù)據(jù)處理驗證,如圖12 所示。從圖中可以看出,干擾嚴重影響了成像質(zhì)量,導(dǎo)致圖像形成了一層霧狀偽影。圖12(b)為利用模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動方法的處理結(jié)果。在強干擾目標場景下,原始信息則直接被掩蓋,所提方法可以很好地從數(shù)據(jù)中清晰地估計和提取RFI 特征,且可以將干擾有效抑制并盡可能地保留原始數(shù)據(jù)的有效信息。

    圖12 模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的干擾抑制結(jié)果[62]Fig.12 Experimental results of the interference suppression effect by the model-data hybrid driving method[62]

    續(xù)圖12 模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的干擾抑制結(jié)果[62]Continuous Fig.12 Experimental results of the interference suppression effect by the model-data hybrid driving method[62]

    相比傳統(tǒng)的模型迭代求解方法,模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的方法可以實現(xiàn)描述低秩、稀疏特性的正則項參數(shù)等算法超參數(shù)的自學(xué)習(xí),并且能在較少的前饋迭代次數(shù)內(nèi)達到算法收斂,不再需要繁瑣的迭代過程,從而解決傳統(tǒng)干擾抑制算法超參數(shù)人為參與力度大、計算復(fù)雜度高、泛化能力弱的瓶頸問題。同時,相比現(xiàn)有的“端到端”深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,能夠確保小樣本條件下的可解析性能下界,并使模型參數(shù)和訓(xùn)練時間減少了幾個數(shù)量級,大大簡化了學(xué)習(xí)參數(shù)數(shù)量,降低了對天基星間散射互擾訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“大數(shù)據(jù)完備性”要求,提高了可解釋性與處理效率。模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的方法實現(xiàn)了模型優(yōu)化與數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的融合,但相比無監(jiān)督的模型優(yōu)化類方法,需要額外的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行監(jiān)督訓(xùn)練,其泛化能力仍需進一步提高。同時不能脫離于物理知識去模擬或替代物理模型,依賴于對干擾與目標回波特性的先驗建模知識。因此,仍需要進一步結(jié)合特定模式下成像回波特點,挖掘模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的方法在RFI抑制方面的突破與應(yīng)用。

    4 結(jié)束語

    雷達遙感衛(wèi)星作為國家信息基礎(chǔ)設(shè)施,在空間的延伸和顯著提高自主對地觀測信息獲取能力方面發(fā)揮著重要作用。RFI 將一直是困擾雷達遙感衛(wèi)星定量精細遙感的難點問題。本文系統(tǒng)地歸納了雷達遙感衛(wèi)星的頻率分配現(xiàn)狀,闡述了RFI 的定義與典型干擾機制,并提出了模型與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的干擾抑制方法新思路。在國家戰(zhàn)略需求的牽引下,我國已經(jīng)自主發(fā)射運行了一系列雷達遙感衛(wèi)星系統(tǒng),但對全球RFI 電磁環(huán)境的認識仍處于較局部、較模糊的階段。全面認知RFI 來源要素與作用影響機制,將RFI 問題納入作為系統(tǒng)頂層設(shè)計的重要考量因素之一,對于保障我國雷達遙感衛(wèi)星在復(fù)雜電磁環(huán)境下的應(yīng)用效能具有重大現(xiàn)實意義和迫切應(yīng)用需求,面臨的機遇與挑戰(zhàn)體現(xiàn)在以下方面:

    1)頻率分配與管理是雷達遙感衛(wèi)星工作頻段選擇的重要依據(jù),對于保障衛(wèi)星的探測效能至關(guān)重要。應(yīng)該積極參與國際電聯(lián)WRC 以及國際電聯(lián)無線電通信局第四研究組、第七研究組的相關(guān)會議,加強雷達遙感衛(wèi)星在頻率劃分與使用以及與其他無線電業(yè)務(wù)的兼容共用性研究,制定RFI 檢測的國際標準,從源頭上維護雷達遙感衛(wèi)星頻率使用權(quán)益。

    2)國內(nèi)外研究大多聚焦于地面輻射干擾源,而對空間相鄰、同頻段異源雷達衛(wèi)星之間的互擾關(guān)注較少。同時,模型數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的干擾抑制方法遵守物理模型,具有概念化和可解釋的結(jié)構(gòu),同時整合了數(shù)據(jù)自適應(yīng)能力,初步展現(xiàn)出了較大的潛力,為未來實現(xiàn)高效與高精度在軌抗干擾處理提供了新思路。

    3)當(dāng)前干擾抑制處理大多以重構(gòu)精確聚焦的圖像為出發(fā)點,對于直接影響定量參數(shù)化遙感精度的相位失真關(guān)注不夠,影響進一步定量化精細遙感科學(xué)應(yīng)用。因此,如何將定量精細遙感應(yīng)用緊密關(guān)聯(lián)起來,實現(xiàn)“以相位低失真”為驅(qū)動的回波域和圖像域干擾分離與重構(gòu)是尚待深入研究的問題。

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