一种基于可学习时频特征分离的SAR干扰抑制方法

本发明公开了一种基于可学习时频特征分离的SAR干扰抑制方法，首先建立基于可学习时频特征分离的SAR干扰抑制问题模型，在低秩稀疏分解模型框架中引入可学习可逆非线性变换，然后构建SAR干扰抑制网络并进行训练，将待处理的含干扰的SAR回波进行时频变换并裁剪后输入训练好的网络，输出SAR回波时频谱和干扰时频图，再将网络输出的SAR回波时频谱按裁剪方式重新拼接为完整时频数据，得到干扰抑制后的SAR回波时频谱，经逆短时傅里叶变换恢复成时域回波，最后将干扰抑制后的时域回波进行SAR成像处理，得到干扰抑制后的SAR图像。本发明的方法解决了在干扰环境下SAR图像质量受损或无法成像的问题，在时频域和图像域的干扰抑制和回波保真方面提供了可靠的性能。