（7）
算法的计算结果见图2。图2（a）显示了每一道数据中都随机出现射频干扰的尖峰；图2（b）是平均后的结果。各道的尖峰干扰已被消除。
（a）波形平均前的数据图 （b）波形平均后的数据图
图2、波形平均前后的数据图
中值滤波不需要重复测量，它的关键在于中值滤波器长度的选择，这将直接影响着数据处理的效果和处理的速度。本实测处理中采用的中值滤波器长度2M +l=51，相当于1.1ns，满足M 》τ；总测量道数为D=166。每道采样点数N=512。具体计算过程如下：
（8）
算法的计算结果见图3，图3（a）中的尖峰是GSM所产生的随机性射频干扰，显然，干扰的分布是随机的，图3（b）是中值滤波的结果，图中这种随机的RFI已经被消除。
（a）中值滤波前的数据图 （b）中值滤波后的数据图
图3、中值滤波前后的数据图
4.2、算法的性能评估
4.2.1、干扰能量抑制比（IESR）
在抑制过程中，将RFI被对消的能量与SPR接收信号中RFI能量的比值，定义为IESR。它表示算法对RFI抑制的整体效果。由式（2）的模型，设接收信号为x（n）（n =0，…，N-1），s（n）为目标回波信号，随机噪声为r（n）；抑制RFI后的输出信号为y（n），残余随机噪声为 r’（n），则干扰能量抑制比为