摘要:針對低信噪比下雷達目標一維距離像質量不高、影響目標識別率的問題。將小波閾值降噪的方法應用到雷達目標一維距離像識別研究中。設計了一種新的小波閾值函數。提出了基于小波閾值降噪的雷達一維距離像識別的方法.利用仿真數據進行實驗驗證。以LVQ(LearningVectorQuantization)神經網絡作為分類識別器。進行目標的分類識別研究.結果表明。將小波閾值降噪用于雷達目標一維距離像識別。在低信噪比時能夠有效地降低噪聲。提高距離像的質量。從而提高目標一維距離像識別率。同時實驗也驗證了所提出的新閾值函數相較于原閾值函數能更加有效地降低噪聲。提高識別率.

　　關鍵詞:小波;閾值函數;一維距離像;目標識別;LVQ神經網絡

　　0引言

　　隨著科技的發展進步。戰爭的形勢也在不斷地發生變化.早期的雷達主要用于檢測發現目標并提供目標的位置。隨著戰爭的高科技化和信息化。需要雷達提供更加精確、更加詳細的目標信息。比如目標的形狀、類別。甚至是型號。雷達目標識別的工作就隨之展開.雷達發射電磁波。當電磁波遇到目標就會發生后向散射。由于目標的自身的幾何結構、材料屬性等各方面的不同。會對電磁波產生不同的調制.雷達目標識別技術就是利用雷達接收機接收到的目標的后向電磁散射回波信號來對目標的屬性進行識別分類.高分辨一維距離像(HighResolutionRangeProfile。HRRP)是實現寬帶雷達目標識別的一種形式。

　　目標的高分辨一維距離像是目標的雷達回波沿距離維的分布。可以反映出目標的結構信息。包含豐富的目標特征信息可以對目標進行有效的識別[1]。基于一維距離像的雷達目標識別技術得到了很好的應用.在接收目標回波的同時。無法避免地會將非目標回波一起接收。產生含噪回波信號。實際過程中常常會遇到低信噪比的情況。容易導致一維距離像的質量降低。影響目標識別的結果。所以需要對低信噪比的回波進行降噪處理.小波閾值去噪方法是由Donoho提出[2]。分為軟閾值法和硬閾值法。小波變換在雷達信號處理中得到不少的應用[3G5]。本文針對雷達目標一維距離像回波低信噪比的情況。提出了利用小波降噪方法。設計了一種改進的閾值函數。對低信噪比的回波信號進行預處理再成像作識別研究。提高了信噪比和識別率.

　　1基于改進閾值的小波降噪預處理

　　通常來說。雷達回波中的噪聲主要是由外界事物的噪聲以及接收機內部的熱噪聲組成的。可以看作是加性高斯白噪聲.

　　2雷達目標一維距離像識別

　　在利用小波閾值降噪方法的基礎上。提出了基于閾值降噪的一維距離像識別的方法。主要分為降噪預處理、一維成像和距離像敏感性預處理。以及分類識別三部分.通常獲取雷達目標一維距離像是通過距離窗的方法.目標在空間中的位置事先是沒法預知的。當使用距離窗方法的時候。距離像出現在窗中的位置也是沒法估計的.目標在距離窗中的位置發生變化的時候。距離像的位置也會發生變化。造成距離像的平移敏感性.傅里葉變換(FFT)[8]法在頻域具有平移不變性。對目標的一維距離像作傅里葉變換。在時域里的平移對頻域沒有產生影響。這樣就能克服雷達目標一維距離像的平移敏感性.

　　3實驗及分析

　　在降噪及一維成像后。對一維距離像進行如下敏感性預處理:第一步:歸一化。將每一幅圖像用其總能量歸一化;第二步:距離對準。利用Fourier變換的平移不變性。將一維距離像作Fourier變換即可對齊.每種目標選取100個樣本組成訓練集。剩余51個樣本組成測試集。利用LVQ神經網絡進行分類識別。隱含層神經元數設為20.

　　實驗分別驗證分析了小波閾值降噪方法應用于雷達目標一維距離像降噪識別的可行性。新舊閾值算法的對比分析。以及不同信噪比下小波閾值降噪方法對雷達目標一維距離像目標識別率的影響.經過降噪的距離像比含噪的距離像更加平滑。在整體上降噪后的距離像也更加接近原始的距離像。明顯地減低了噪聲含量。相對提高了一維距離像的質量.也由此說明。小波閾值降噪的方法對雷達目標一維距離像回波進行降噪處理取得了很好的效果.

　　在不同信噪比情況下分別用原閾值降噪方法和新閾值降噪方法進行降噪處理的效果.在不同信噪比的情況下。比較新閾值方法和原閾值方法降噪后的信噪比。前者的效果相較于后者好很多。進一步驗證了小波閾值降噪方法能有效地降低雷達回波中的噪聲。并提高一維距離像的質量。同時也驗證了本文提出的新閾值降噪方法比原閾值方法要好.隨著信噪比的逐漸增大。采用小波閾值降噪處理的效果增幅開始下降。新閾值方法和原閾值方法降噪效果的差別開始縮小靠近.

　　為不同的信噪比之下在利用小波閾值降噪和沒有進行閾值降噪處理前后所得到的分類識別率的變化圖.經過小波降噪處理之后能很好地提高一維距離像的質量。進而提高目標識別率。新閾值降噪方法相較于原來的閾值函數降噪方法有更好的識別率.在當隨著信噪比的提高。識別率的增幅開始下降。說明降噪處理隨著信噪比的增大對識別率的影響開始減弱。沒有在低信噪比時效果顯著.

　　4結束語

　　分析了小波閾值降噪的原理和方法。提出了利用小波閾值降噪處理來進行一維距離像。同時。針對原閾值函數存在的問題和缺點對其進行改進提出了一種新的閾值函數。取得了更好的效果.通過實驗比較分析。結果表明小波閾值降噪的方法能夠有效地降低噪聲從而提高一維距離像的質量。并且本文所提出的新的閾值函數在低信噪比時降低噪聲的效果較原閾值方法得到了大大的提高.又通過實驗分析不同信噪比條件下降噪前后對分類識別率的影響。降噪處理相較于未降噪識別率得到了顯著提升。且這種提升效果隨著信噪比的增加開始減弱.

　　參考文獻:

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　　[3]章琴。劉以安.基于改進的Morlet小波變換的雷達信號特征提取[J].微型機與應用。2015。34(10):70G73.

　　[4]李文鵬.小波理論在探地雷達信號處理中的應用[J].城市建設理論研究(電子版)。2015(30):1352G1353.

　　[5]陳文會。劉芹。劉小民。等.小波閾值去噪在FMCW雷達信號處理中的應用[J].計算機工程與應用。2015。51(8):195G199

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