針對(duì)窄帶雷達(dá)微動(dòng)目標(biāo)回波信號(hào)具有的非平穩(wěn)特點(diǎn),提出了一種多維多域的微動(dòng)信號(hào)降噪方法。首先,通過(guò)相參積累構(gòu)建權(quán)函數(shù),對(duì)回波距離維進(jìn)行加權(quán),將距離維上的噪聲濾除;其次,對(duì)微動(dòng)目標(biāo)所在距離單元的信號(hào)進(jìn)行奇異譜分析,保留奇異值較大的微動(dòng)信號(hào),濾除奇異值較小的噪聲,并將方位維時(shí)域信號(hào)變換到時(shí)頻域,通過(guò)定義風(fēng)險(xiǎn)函數(shù),利用步長(zhǎng)迭代的方法對(duì)時(shí)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(shí)頻濾波結(jié)果;最后,仿真和實(shí)驗(yàn)均驗(yàn)證了本文方法的降噪效果。 

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

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【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(duì)噪聲的抑制效果，仿真選擇3個(gè)旋翼葉片共10個(gè)散射點(diǎn)，模型如圖2所示，葉片長(zhǎng)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(duì)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(duì)圖4中目標(biāo)所在距離單元進(jìn)行STFT時(shí)頻分析的結(jié)果;圖6是對(duì)圖4中目標(biāo)所在距離單元進(jìn)行SSA降噪后的時(shí)頻結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)閾值濾波的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)曲線，此時(shí)的步長(zhǎng)迭代次數(shù)為200次;圖7是自適應(yīng)時(shí)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(duì)圖4中目標(biāo)所在距離單元進(jìn)行降噪后的時(shí)頻結(jié)果與無(wú)噪聲時(shí)的時(shí)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(shí)，已經(jīng)很難檢測(cè)到旋翼目標(biāo)所在的距離單元，但是經(jīng)過(guò)相參積累的辦法構(gòu)建權(quán)函數(shù)，對(duì)回波距離維進(jìn)行加權(quán)，可以很好的對(duì)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(huì)發(fā)生變化，從圖5可以看到，對(duì)其進(jìn)行STFT處理，其時(shí)頻結(jié)果存在大量噪聲，因此，對(duì)方位維進(jìn)行降噪很有必要。對(duì)回波方位維進(jìn)行SSA降噪處理后，可以將與微動(dòng)目標(biāo)信號(hào)頻率沒(méi)有發(fā)生混疊的高頻部分噪聲全部去除，但是與微動(dòng)目標(biāo)信號(hào)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(shí)選擇了較大的奇異值對(duì)信號(hào)進(jìn)行了重構(gòu)，這部分奇異值不完全都是由目標(biāo)信號(hào)貢獻(xiàn)，其中仍有少量噪聲，對(duì)SSA降噪結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)閾值時(shí)頻濾波，當(dāng)圖6中風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)曲線第一次取局部最小值時(shí)降噪效果達(dá)到最佳，此時(shí)既在最大程度上消除了SSA處理后殘留的噪聲，同時(shí)也在最大程度上保證了微動(dòng)目標(biāo)的時(shí)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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