本發(fā)明涉及一種雷達(dá)技術(shù)，特別是一種基于改進(jìn)小波閾值去噪的外彈道測速雷達(dá)功率譜檢測方法.
背景技術(shù)：
：外彈道測速雷達(dá)是用來測量彈丸的飛行速度，是武器系統(tǒng)各種運(yùn)動參數(shù)測試中重要的內(nèi)容。外彈道測速雷達(dá)的測速原理是利用電磁波在空間傳播遇到運(yùn)動目標(biāo)時產(chǎn)生多普勒效應(yīng)來進(jìn)行的，即其中λ0為發(fā)射電磁波波長。只要測得fd，即可由公式求出徑向速度vr。本外彈道測速雷達(dá)測定多普勒頻率采用的是頻譜分析法，就是將信號頻率轉(zhuǎn)換為功率譜值，獲取功率譜峰值對應(yīng)的頻率，即回波信號頻率，計(jì)算出多普勒頻率fd，最后求得彈丸飛行速度vr。其中，極為重要的內(nèi)容就是檢測功率譜峰值。因雷達(dá)工作環(huán)境惡劣(如槍、炮的沖擊振動，地雜波、環(huán)境噪聲等影響)，回波信號能量都是非常微弱的，有時甚至完全被噪聲所淹沒，功率譜檢測往往十分困難。為了最大限度的提高雷達(dá)遠(yuǎn)距離測速的性能，則需要提離外彈道測速雷達(dá)接收回波功率譜的信噪比，盡可能地提取被噪聲淹沒的功率譜峰值。小波去噪是近年來小波分析在信號處理技術(shù)中應(yīng)用的一個重要領(lǐng)域，小波變換具有時頻局部化和多分辨率的特點(diǎn)，不僅可以處理平穩(wěn)信號也可以處理非平穩(wěn)信號，雷達(dá)回波信號的功率譜屬于非平穩(wěn)信號，與傳統(tǒng)的去噪方法相比，小波去噪用于功率譜數(shù)據(jù)中具有獨(dú)特的優(yōu)勢。小波閾值去噪，就是將含噪信號進(jìn)行小波變換，信號的小波系數(shù)幅值會大于噪聲的小波系數(shù)，在小波域?qū)胄盘柕南禂?shù)進(jìn)行處理，設(shè)定適當(dāng)?shù)拈撝?，減小甚至完全去除噪聲系數(shù)，同時最大限度地保留信號系數(shù)，得到真實(shí)信號的最優(yōu)估計(jì)。小波閾值去噪法是Donoho和Johnstone于1994年提出的，它在最小均方誤差意義下可達(dá)近似最優(yōu)，可取得較好的效果。硬閾值和軟閾值是比較常用的兩種收縮規(guī)則，但硬閾值函數(shù)在閾值點(diǎn)處是不連續(xù)的，重構(gòu)出來的信號可能會出現(xiàn)振蕩，產(chǎn)生偽吉布斯現(xiàn)象；軟閾值函數(shù)處理后的信號與真實(shí)信號之間存在著一個恒定的偏差。它們都有各自的局限和缺點(diǎn)。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于提供一種基于改進(jìn)小波閾值去噪的外彈道測速雷達(dá)功率譜峰值檢測方法，從測速距離較遠(yuǎn)時的強(qiáng)噪聲背景中提取功率譜峰值。包括以下步驟：步驟1，將功率譜數(shù)據(jù)進(jìn)行小波變換，選用Sym6小波對功率譜數(shù)據(jù)5層分解，得到每個尺度下的小波系數(shù)；步驟2，選取閾值，將大于閾值的小波系數(shù)按閾值函數(shù)方程估計(jì)，將小于閾值函數(shù)的小波系數(shù)舍棄，得到一組估計(jì)的小波系數(shù)；步驟3，利用估計(jì)的小波系數(shù)進(jìn)行小波逆變換，重構(gòu)小波信號估計(jì)值。本發(fā)明與現(xiàn)有方法相比，具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：(1)本發(fā)明提供的一種基于改進(jìn)小波閾值去噪的外彈道測速雷達(dá)功率譜檢測方法，克服了硬閾值函數(shù)在閾值點(diǎn)處不連續(xù)的缺陷，減小軟閾值函數(shù)估計(jì)的小波系數(shù)與真實(shí)小波系數(shù)間的恒定偏差。(2)根據(jù)變換層數(shù)，自適應(yīng)的選取不同的閾值，符合當(dāng)變換層數(shù)變大時噪聲的幅值隨之變小的特點(diǎn)。(3)擁有調(diào)節(jié)因子還可根據(jù)實(shí)際應(yīng)用對閾值函數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，十分靈活、方便。(4)有效的抑制了功率譜中的噪聲，改善了功率譜數(shù)據(jù)信噪比，較完整的保留功率譜的峰值，可準(zhǔn)確的提取出功率譜峰值用于彈丸速度計(jì)算。下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。附圖說明圖1是本發(fā)明的流程圖。圖2是μ與β分別為0.2和2時本發(fā)明改進(jìn)的閾值函數(shù)與硬閾值和軟閾值函數(shù)的對比示意圖。圖3是模擬功率譜數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測的歸一化后的比較效果圖，圖3(a)為原始無噪聲的模擬功率譜圖，圖3(b)為添加高斯白噪聲后的模擬功率譜圖，圖3(c)為利用軟閾值函數(shù)去噪法處理后的功率譜圖，圖3(d)為利用硬閾值函數(shù)去噪法處理后的功率譜圖，圖3(e)為利用μ與β分別為0.1和0.1時的本發(fā)明方法處理后的功率譜圖。具體實(shí)施方式結(jié)合圖1，一種基于改進(jìn)小波閾值去噪的外彈道測速雷達(dá)功率譜檢測方法，包括以下步驟：步驟1，采用Sym6小波基對加噪的模擬功率譜數(shù)據(jù)進(jìn)行尺度為5的小波分解，分別得到每個尺度下的小波系數(shù)wj,k，j為小波分解的尺度，k表示第k個小波系數(shù)。步驟2，選取閾值。在實(shí)際情況中，含噪信號經(jīng)過小波變換分解后，隨著尺度的增加，噪聲的小波系數(shù)幅值越來越小，而信號的小波系數(shù)的幅值會越來越大。因此，在不同尺度上閾值的選取也應(yīng)該不同，使其能夠適應(yīng)每層的噪聲分布狀況。采用式中N為相應(yīng)層的小波變換系數(shù)的數(shù)量；j為小波變換的相應(yīng)層數(shù)，σn為所含噪聲的方差。由于實(shí)際中噪聲方差是不可知的，在這種情況下，可以根據(jù)第一層小波包分解系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，即σn＝median(|wj,k|)/0.6745?？梢钥闯?隨著分解尺度j的變大，閾值λ的值隨之變小，恰好符合當(dāng)分解尺度變大時噪聲的幅值隨之變小的特點(diǎn)。步驟3，采用本發(fā)明改進(jìn)的閾值函數(shù)對每一尺度的小波系數(shù)進(jìn)行處理，本發(fā)明改進(jìn)的閾值函數(shù)為：式中:μ與β為調(diào)節(jié)因子，都為正數(shù)。圖3是改進(jìn)的閾值函數(shù)與軟硬閾值函數(shù)的比較，中間的曲線是調(diào)節(jié)因子μ與β分別為0.2和2時改進(jìn)的閾值函數(shù)。橫坐標(biāo)表示小波分解系數(shù)，縱坐標(biāo)表示由閾值法得到的小波系數(shù)估計(jì)值?？梢钥闯?，估計(jì)出來值介于軟閾值和硬閾值所得的之間。同時，閾值函數(shù)在±λ處連續(xù)，當(dāng)wj,k→±∞時：減小了和wj,k之間的偏差。閾值函數(shù)保留了兩種傳統(tǒng)閾值函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)了它們在處理小波系數(shù)方面的缺點(diǎn)和不足。擁有調(diào)節(jié)因子還可根據(jù)實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行調(diào)節(jié)，十分靈活、方便。步驟4，小波重構(gòu)。利用估計(jì)的小波系數(shù)進(jìn)行小波逆變換，重構(gòu)功率譜數(shù)據(jù)估計(jì)值，即可達(dá)到有效抑制噪聲的目的。為了驗(yàn)證本方法去噪的有效性，分別采用軟閾值方法、硬閾值方法和本發(fā)明提出的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。小波變換對模擬正弦信號做1024點(diǎn)的FFT變換，后轉(zhuǎn)換為功率譜數(shù)據(jù)，取轉(zhuǎn)換后的前512個數(shù)據(jù)，如圖3(a)，向其加入高斯白噪聲，如圖3(b)，采用Sym6小波基對此數(shù)據(jù)進(jìn)行尺度為5的小波分解。采用軟閾值方法、硬閾值方法和當(dāng)μ與β分別為0.1和0.1時本發(fā)明提出的方法進(jìn)行去噪實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行信噪比和均方誤差的比較，得到表1的對比結(jié)果，去噪效果圖分別如圖3(c)、3(d)、3(e)所示。表1不同閾值函數(shù)時SNR和MSE的對比閾值函數(shù)含噪功率譜數(shù)據(jù)軟閾值函數(shù)硬閾值函數(shù)本發(fā)明方法SNR/dB-4.23352.25781.25952.9344MSE1.2480×10-82.7994×10-93.5229×10-92.3956×10-9由表1得知：采用本發(fā)明方法可有效提高功率譜數(shù)據(jù)信噪比，信噪比提高幅度大于硬閾值法和軟閾值法。另外本發(fā)明的均方誤差與硬閾值法和軟閾值法相比有所降低。從圖3中可以看出，本發(fā)明方法去除了大量的噪聲、功率譜峰值保留效果較好，結(jié)果優(yōu)于硬閾值法和軟閾值法。當(dāng)前第1頁1 2 3