一种基于经验小波变换的自适应海杂波抑制方法技术

本发明专利技术一种基于经验小波变换的自适应海杂波抑制方法，属于雷达杂波处理、小波域杂波处理技术领域包括以下步骤：基于经验小波变换计算当前雷达回波信号的小波函数，得到小波基；根据小波基进行小波变换，得到经验尺度系数项和经验小波系数项；建立各层经验小波系数项的杂波抑制门限；根据各层经验小波系数项的杂波抑制门限，对经验小波系数项进行海杂波抑制；对经验尺度系数项和经验小波系数项进行主成分分析，计算每一层经验尺度系数和经验小波系数的贡献率，按照贡献率重构海杂波抑制后的雷达回波信号，该方法能够自适应计算雷达回波信号的小波函数并进行分解，并基于海杂波经验小波系数的统计分布特性进行海杂波抑制。小波系数的统计分布特性进行海杂波抑制。小波系数的统计分布特性进行海杂波抑制。

【技术实现步骤摘要】
一种基于经验小波变换的自适应海杂波抑制方法


[0001]本专利技术属于雷达杂波处理、小波域杂波处理
，涉及一种基于经验小波变换的自适应海杂波抑制方法。

技术介绍

[0002]随着雷达性能的提升，雷达被广泛应用于军事和民用等多个领域。在这些应用领域中，雷达目标的检测性能直接影响着雷达性能的有效发挥。对雷达探测海上目标影响较大的是海面回波，称为海杂波。海杂波产生的物理机制复杂，依赖于很多因素，包括复杂海面本身的状况(地理位置)以及雷达的工作状态。由于受到环境因素(季节、大气状况)和雷达设备参数的影响，海杂波的特性也不断发生变化。因此，如何有效的抑制海杂波是雷达目标检测领域一直关注的热点问题。
[0003]近年来现代信号处理技术发展迅速，经验模态分解(EMD)、小波变换、分形技术、混沌检测技术等为解决雷达杂波处理问题提供了崭新的思路。小波变换有着优秀的时频局部特性，可以观测到雷达回波中不同的细节信息，但是小波变换是一种非自适应性的信号处理方法，其效果依赖于母小波和信号分解水平的选择。经验模态分解在实际应用中对信号进行EMD分解时往往存在模态混叠，容易产生新的频率分量，实时性较差。

技术实现思路

[0004]为了解决上述问题，本专利技术提供本专利技术采用的技术方案是：
[0005]根据权利要求1所述一种基于经验小波变换的自适应海杂波抑制方法，所述基于经验小波变换计算当前雷达回波信号的小波函数，得到小波基；包括如下步骤：
[0006]计算雷达回波信号f(t)的快速傅里叶变换，得到被测信号的频谱
[0007]根据采用尺度空间法自适应检测频谱的边界，依据频域信号进行自适应分割；
[0008]根据香农准则将雷达回波信号f(t)的傅里叶频谱归一化为[0,π]，分别定义0和π作为第一个和最后一个边界，将在[0,π]内划分成N个连续的部分记为Λ
n
，Λ
n
＝[ω
n
‑1,ω
n
],n＝1,2,L,N，其中，ω0＝0,ω
N
＝π；
[0009]根据所划分边界构造经验尺度函数和经验小波函数
[0010]进一步地：经验尺度函数和经验小波函数分别如下：
[0011][0012][0013]其中，β(x)为满足的任一函数。
[0014]进一步地：对雷达回波信号f(t)与经验尺度函数进行内积运算，得到经验尺度系数
[0015][0016]对雷达回波信号f(t)和经验小波函数进行内积运算，得到经验小波系数
[0017][0018]其中，和分别为经验尺度函数φ1(t)和经验小波函数ψ
n
(t)的复共轭；和分别为φ1(t)和ψ
n
(t)的Fourier变换；F
‑1[
·
]定义为Fourier反变换。
[0019]进一步地：所述经验小波系数项的杂波抑制门限的计算公式如下：
[0020]计算第i个频域区间Λ
i
的阈值th
i
：
[0021][0022]其中，由杂波的统计特性得出：
[0023][0024]P
fa
是在观测区间上进行检测的虚警概率，对于给定的P
fa
；为经验小波系数项所服从高斯分布的方差。
[0025]进一步地：所述对尺度系数和细节系数进行海杂波抑制，抑制海杂波的硬阈值处理公式如下：
[0026][0027]式中，为经过阈值处理后的经验小波系数项。
[0028]进一步地：所述对经验尺度系数项和经验小波系数项进行主成分分析，计算每一
层经验尺度系数和经验小波系数的贡献率，按照贡献率重构海杂波抑制后的雷达回波信号的步骤如下：
[0029]对经验尺度系数项和经验小波系数项数据去均值化，对于每层系数样本的数据，使用当前数据的值减去样本集中该特征的均值；
[0030]计算样本的协方差矩阵；
[0031]对协方差矩阵做特征值分解，求出协方差矩阵的特征值和特征向量；
[0032]将求得的特征值进行降序排列；
[0033]按照贡献率公式计算第n层系数对应的贡献率；
[0034]根据第n层系数对应的贡献率及海杂波抑制后的尺度系数和经验小波系数对雷达回波信号进行重构。
[0035]本专利技术提供的一种基于经验小波变换的自适应海杂波抑制方法，具有以下优点，该方法不用基于统计特性预测海杂波服从何种分布，而是能够自适应计算雷达回波信号的小波函数并进行分解，并基于海杂波经验小波系数的统计分布特性进行海杂波抑制，并根据主成分分析计算每层小波系数的贡献率重构雷达回波信号，在保留目标信号的同时较大程度上抑制海杂波。
[0036]该方法对雷达回波信号的频域信号基于尺度空间法进行自适应分割，并在其基础上构建合适的小波滤波器组，提取出不同信号成分改善了现有技术采用小波变换具有的自适应性较差的问题。
[0037]本专利技术在基于海杂波经验小波系数的统计分布特性进行海杂波抑制，并根据主成分分析计算每层小波系数的贡献率重构雷达回波信号，在保留目标信号的同时较大程度上抑制海杂波。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]图1为本专利技术实现流程图；
[0040]图2(a)为本专利技术仿真实验中瑞利分布杂波直方图和分布拟合曲线图，(b)为瑞利分布杂波第一层EWT小波系数分布直方图和分布拟合曲线图；(c)为瑞利分布杂波第三层EWT小波系数分布直方图和分布拟合曲线图；
[0041]图3(a)为本专利技术仿真实验中韦布尔分布杂波分布直方图和分布拟合曲线图；(b)为韦布尔分布杂波第一层EWT小波系数分布直方图和分布拟合曲线图；(c)为韦布尔分布杂波第三层EWT小波系数分布直方图和分布拟合曲线图；
[0042]图4(a)为本专利技术仿真实验中对数正态分布杂波直方图和分布拟合曲线图；(b)为对数正态分布杂波第一层EWT小波系数分布直方图和分布拟合曲线图；(c)为对数正态分布杂波第三层EWT小波系数分布直方图和分布拟合曲线图；
[0043]图5为本专利技术仿真实验中K分布杂波直方图和分布拟合曲线图；(b)为K分布杂波第一层EWT小波系数分布直方图和分布拟合曲线图；(c)为K分布杂波第三层EWT小波系数分布
直方图和分布拟合曲线图；
[0044]图6为IPIX雷达54号数据分布直方图和分布拟合曲线图；(b)为IPIX雷达54号数据第一层EWT小波系数分布直方图和分布拟合曲线图；(c)为IPIX雷达54号数据第三层EWT小波系数分布直方图和分布拟合曲线图；
[0045]图7(a)为本专利技术仿真实验本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于经验小波变换的自适应海杂波抑制方法，其特征在于：包括以下步骤：基于经验小波变换计算当前雷达回波信号的小波函数，得到小波基；根据小波基进行小波变换，得到经验尺度系数项和经验小波系数项；建立各层经验小波系数项的杂波抑制门限；根据各层经验小波系数项的杂波抑制门限，对经验小波系数项进行海杂波抑制；对经验尺度系数项和经验小波系数项进行主成分分析，计算每一层经验尺度系数和经验小波系数的贡献率，按照贡献率重构海杂波抑制后的雷达回波信号。2.根据权利要求1所述一种基于经验小波变换的自适应海杂波抑制方法，其特征在于：所述基于经验小波变换计算当前雷达回波信号的小波函数，得到小波基；包括如下步骤：计算雷达回波信号f(t)的快速傅里叶变换，得到被测信号的频谱根据采用尺度空间法自适应检测频谱的边界，依据频域信号进行自适应分割；根据香农准则将雷达回波信号f(t)的傅里叶频谱归一化为[0,π]，分别定义0和π作为第一个和最后一个边界，将在[0,π]内划分成N个连续的部分记为Λ
n
，Λ
n
＝[ω
n
‑1,ω
n
],n＝1,2,L,N，其中，ω0＝0,ω
N
＝π；根据所划分边界构造经验尺度函数和经验小波函数3.根据权利要求1所述一种基于经验小波变换的自适应海杂波抑制方法，其特征在于：经验尺度函数和经验小波函数分别如下：分别如下：其中，β(x)为满足的任一函数。4.根据权利要求3所述的一种基于经验小波变换的自适应海杂波抑制方法，其特征在于：对雷达回波信号f(t)与经验尺度函数进行内积运算，得到经验尺度系数于：对雷达回波信号f(t)与经验尺度函数进行内积运算，得到经验尺度系数对雷达回波信...

【专利技术属性】
技术研发人员：柳晓鸣，杜莎莎，索继东，陈晓楠，韩凤，李博文，林伟荣，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：