河南大学计算机与信息工程学院李宁教授课题组围绕合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）信息处理技术，持续开展雷达卫星对地遥感观测技术创新与应用。在SAR卫星抗干扰技术领域，针对SAR卫星射频干扰（Radio Frequency Interference, RFI）污染图像筛选与检测、直达波脉冲式RFI（Pulse RFI, PRFI）检测与抑制、散射波互干扰（Mutual RFI, MRFI）检测与抑制等关键技术难题，综合运用信号与图像处理技术，通过对时间序列星载SAR信号与图像多维多域信息的深度提取、融合，实现了在SAR卫星图像中多模态RFI的高精度筛选、检测与抑制，所提理论和方法可大幅提升雷达卫星在复杂电磁环境下的对地观测能力。
雷达卫星RFI筛选与检测
SAR卫星传输至地面处理站的海量遥感观测数据，仅有部分受到射频干扰的污染，如果对所有遥感数据进行抗干扰处理不仅浪费时间，而且会造成有效数据的损害。现有研究成果普遍基于雷达卫星观测数据含RFI这一先验假设，聚焦于RFI的抑制处理，并未考虑其筛选工作。针对上述问题，李宁教授课题组提出了一种从海量SAR卫星图像中筛选并检测RFI的方法，在大幅降低运算负担的同时，有效保护了数据的信息量。该成果发表于雷达信号处理领域顶级期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（IF=8.125，中科院分区JCR-TOP期刊），李宁教授为论文第一作者及通讯作者。
文章链接：
https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3191815
雷达卫星直达波干扰检测与抑制
直达波干扰作为雷达卫星最主要的干扰形式，严重影响SAR信号脉冲响应，进而恶化其成像质量。针对传统频域陷波方法容易造成有用信号损失且无法有效应对宽带PRFI的问题，李宁教授课题组提出了一种时域陷波方法，并进一步联合时频分析与矩阵低秩稀疏分解技术，形成了一套适用于强回波背景下的直达波干扰鲁棒检测与抑制技术流程。该成果发表于雷达信号处理领域顶级期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（IF=8.125，中科院分区JCR-TOP期刊），李宁教授为论文第一作者及通讯作者，以及领域重要期刊IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters（IF=5.343），李宁教授为论文第一作者，课题组赵建辉副教授为论文通讯作者。
文章链接：
https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3161368
https://doi.org/10.1109/LGRS.2021.3077247
雷达卫星散射波互干扰检测与抑制
随着雷达卫星数量的增加，同频段雷达之间的一种新型干扰——散射波MRFI已呈现出愈演愈烈的趋势，其存在已经影响到全球多个SAR卫星的产品质量，包括欧空局Sentinel-1、加拿大RADARSAT-2、中国高分三号等。针对上述新型干扰样式，李宁教授课题组率先开展了相关研究工作，提出了一种基于频谱能量对消的新型RFI检测器，同时改进了传统的特征子空间投影法以有效抑制MRFI。该成果发表于雷达信号处理领域顶级期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（IF=8.125，中科院分区JCR-TOP期刊），李宁教授为论文第一作者及通讯作者。相关成果，受邀在第六届雷达学报青年科学家论坛上做专题报告。
文章链接：
https://doi.org/10.1109/TGRS.2022.3170363
报告链接：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MzEwNTI4NQ==&mid=2655808756&idx=1&sn=cbf8426221db4de8ec95d8d25efb51fe&chksm=f7cff71ec0b87e08bfac824889bd8dcdb3274a05ed1bcbb196876e93b72bf005877f61d69a3b&token=1000534474&lang=zh_CN#rd
