發(fā)布時間：2022-01-15 12:37

　　針對窄帶雷達(dá)微動目標(biāo)回波信號具有的非平穩(wěn)特點,提出了一種多維多域的微動信號降噪方法。首先,通過相參積累構(gòu)建權(quán)函數(shù),對回波距離維進(jìn)行加權(quán),將距離維上的噪聲濾除;其次,對微動目標(biāo)所在距離單元的信號進(jìn)行奇異譜分析,保留奇異值較大的微動信號,濾除奇異值較小的噪聲,并將方位維時域信號變換到時頻域,通過定義風(fēng)險函數(shù),利用步長迭代的方法對時頻譜進(jìn)行自適應(yīng)閾值濾波,選擇出具有最佳去噪效果的時頻濾波結(jié)果;最后,仿真和實驗均驗證了本文方法的降噪效果。 

【文章來源】：中國電子科學(xué)研究院學(xué)報. 2020,15(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

權(quán)函數(shù)構(gòu)建示意圖

為了更加清晰得到本文方法對噪聲的抑制效果，仿真選擇3個旋翼葉片共10個散射點，模型如圖2所示，葉片長度為l=6 m，且本文定義的信噪比為脈壓后的信噪比。具體仿真參數(shù)如表1所示。圖3是脈沖壓縮后信噪比為3 dB的回波;圖4是對脈沖壓縮后回波進(jìn)行距離維加權(quán)處理后的結(jié)果;圖5是對圖4中目標(biāo)所在距離單元進(jìn)行STFT時頻分析的結(jié)果;圖6是對圖4中目標(biāo)所在距離單元進(jìn)行SSA降噪后的時頻結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)閾值濾波的風(fēng)險函數(shù)曲線，此時的步長迭代次數(shù)為200次;圖7是自適應(yīng)時頻濾波后的最佳降噪結(jié)果;圖8是本文方法與小波降噪[2](方法1)、頻率域降噪[18](方法2)和EEMD降噪[8](方法3)對圖4中目標(biāo)所在距離單元進(jìn)行降噪后的時頻結(jié)果與無噪聲時的時頻結(jié)果的均方根誤差。

從圖3和圖4可以看出，在脈壓后信噪比為3 dB時，已經(jīng)很難檢測到旋翼目標(biāo)所在的距離單元，但是經(jīng)過相參積累的辦法構(gòu)建權(quán)函數(shù)，對回波距離維進(jìn)行加權(quán)，可以很好的對回波距離維進(jìn)行降噪，并且降噪后可以清晰的得到旋翼目標(biāo)所在的距離單元。但是由于目標(biāo)所處距離單元權(quán)值為1，該距離單元內(nèi)噪聲并不會發(fā)生變化，從圖5可以看到，對其進(jìn)行STFT處理，其時頻結(jié)果存在大量噪聲，因此，對方位維進(jìn)行降噪很有必要。對回波方位維進(jìn)行SSA降噪處理后，可以將與微動目標(biāo)信號頻率沒有發(fā)生混疊的高頻部分噪聲全部去除，但是與微動目標(biāo)信號具有相近頻率的噪聲仍有殘留，這是由于在進(jìn)行SSA處理時選擇了較大的奇異值對信號進(jìn)行了重構(gòu)，這部分奇異值不完全都是由目標(biāo)信號貢獻(xiàn)，其中仍有少量噪聲，對SSA降噪結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)閾值時頻濾波，當(dāng)圖6中風(fēng)險函數(shù)曲線第一次取局部最小值時降噪效果達(dá)到最佳，此時既在最大程度上消除了SSA處理后殘留的噪聲，同時也在最大程度上保證了微動目標(biāo)的時頻特征。從圖8可以看出，本文方法相比于常用的小波降噪、頻率域降噪和EEMD降噪具有更好的降噪性能。圖4 距離維降噪結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3590628