CN103760531A - 一种窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于窄带雷达空中目标回波的噪声抑制技术领域，公开了一种窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法。该窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法，包括以下步骤：窄带雷达接收空中目标的回波信号，对空中目标的回波信号进行滑窗处理，得出滑窗处理后矩阵；估计噪声信号在时域中的平均功率M；得出滑窗处理后矩阵E的自相关矩阵R；计算R的特征向量；用R的特征向量组成特征向量矩阵U；设置噪声门限thresh_α，用λ_r减去thresh_α；如果r取P时，λ_r-1-thresh_α>0，λ_r-thresh_α<0，则用U的前P列构成矩阵U_s；

根据矩阵E_s中第一列元素和最后一行的元素，得出经噪声抑制处理后的空中目标的回波信号x。

Description

一种窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法

技术领域

本发明属于窄带雷达空中目标回波的噪声抑制技术领域，特别涉及一种窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法。

背景技术

在现代战争中，由于作战任务和环境的需要，直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机承担着不同的任务，具有的威胁程度不同，因此实现对这三类飞机目标的探测具有非常重要的意义。

目前为止，现有的空中目标回波的噪声抑制方法中通常使用训练数据和测试数据，而训练数据和测试数据的信噪比条件相差不大。但在实际情况中，训练数据通常都是通过一些合作性的实验或者通过仿真来获取的高信噪比数据；然而，测试数据多数情况下都是在一些非合作的条件下获取的，例如在战争过程中，战场的复杂环境、气候条件以及目标距离雷达的远近都会造成测试数据中噪声强度的不同。这样，就会给空中目标回波的噪声抑制带来一定的困难。

发明内容

本发明的目的在于提出一种窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法。该窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法能够对空中目标回波进行有效地噪声抑制，可用于对窄带雷达空中目标回波进行预处理。

为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案予以实现。

一种窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法，包括以下步骤：

S1：所述窄带雷达接收空中目标的回波信号，所述空中目标的回波信号的脉冲积累数为N，对所述空中目标的回波信号进行滑窗处理，窗长为

得出滑窗处理后矩阵E，

表示N/2向下取整；估计噪声信号在时域中的平均功率M；

S2：得出滑窗处理后矩阵E的自相关矩阵R，

其中，E^H表示E的复共轭转置矩阵；然后计算R的特征值和特征向量，R的特征值从大到小依次为λ₁至

用R的特征向量组成特征向量矩阵U，U的第r列为R的第r特征向量u_r，r取1至

u_r为与λ_r对应的特征向量；

S3：设置噪声门限thresh_α，用λ_r减去thresh_α；如果r取P时，λ_r-1-thresh_α>0，λ_r-thresh_α<0，则用U的前P列构成矩阵U_s；

S4：构造矩阵E_s，

提取矩阵E_s中第一列元素作为列向量e₁，在矩阵E_s中最后一行的元素中，提取第二列至最后一列的元素作为行向量

得出经噪声抑制处理后的空中目标的回波信号x，

本发明的特点和进一步改进在于：

在步骤S1中，所述窄带雷达接收到的空中目标的回波信号表示为矩阵S，S=[S₁,...,S_N]^T，其中，S_k空中目标的回波信号在第k时刻的信号，k取1至N；滑窗处理后矩阵

其中，

为矩阵S进行第L次滑窗处理后得到的信号，

L取1至

在步骤S1中，将所述空中目标的回波信号进行离散傅里叶变换，使所述空中目标的回波信号为频域信号，根据所述频域信号，估计噪声信号在频域中的平均功率；然后将所述噪声信号在频域中的平均功率除以离散傅里叶变换点数，得出噪声信号在时域中的平均功率M。

在步骤S3中，

表示自由度为2的卡方分布在水平α上的上侧分位数。

本发明的有益效果为：本发明的窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法能够对空中目标回波进行有效地噪声抑制，可用于对窄带雷达空中目标回波进行预处理。

附图说明

图1为本发明实施例的一种窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法的流程示意图；

图2a为喷气式飞机在不含噪声时的多普勒频谱示意图；

图2b为喷气式飞机在含噪声时的多普勒频谱示意图；

图2c为在使用本发明对噪声信号进行抑制后喷气式飞机的多普勒频谱示意图；

图3a为螺旋桨飞机在不含噪声时的多普勒频谱示意图；

图3b为螺旋桨飞机在含噪声时的多普勒频谱示意图；

图3c为在使用本发明对噪声信号进行抑制后螺旋桨飞机的多普勒频谱示意图；

图4a为直升机在不含噪声时的多普勒频谱示意图；

图4b为直升机在含噪声时的多普勒频谱示意图；

图4c为在使用本发明对噪声信号进行抑制后直升机的多普勒频谱示意图；

图5为不同门限条件下平均重构误差随信噪比的稳健性曲线示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明：

参照图1，为本发明实施例的一种窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法的流程示意图。该窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法包括以下步骤：

S1：通过滑窗法处理窄带雷达接收的空中目标的回波信号，并估计噪声信号在时域中的平均功率。具体过程如下：

窄带雷达接收空中目标的回波信号，例如窄带雷达接收到的空中目标的回波信号为低信噪比信号。将窄带雷达接收到的空中目标的回波信号表示为矩阵S，S=[S₁,...,S_N]^T，其中，S_k空中目标的回波信号在第k时刻的信号，k取1至N，N为空中目标的回波信号的脉冲积累数。

对上述空中目标的回波信号进行滑窗处理，得出滑窗处理后矩阵E；窗长为

得出滑窗处理后矩阵E，表示N/2向下取整；滑窗处理后矩阵

其中，

为矩阵S进行第L次滑窗处理后得到的信号，

L取1至

[.]^T表示矩阵的转置。

将上述空中目标的回波信号进行离散傅里叶变换，使上述空中目标的回波信号为频域信号，根据上述频域信号，估计对应的噪声信号在频域中的平均功率，上述噪声信号位于上述空中目标的回波信号中。将上述噪声信号在频域中的平均功率除以离散傅里叶变换点数，得出噪声信号在时域中的平均功率M，M=σ²。

S2：得出滑窗处理后矩阵的自相关矩阵，并得出该自相关矩阵的特征值和特征向量。其具体过程如下：

首先根据滑窗处理后矩阵E，得出滑窗处理后矩阵E的自相关矩阵R，

其中，E^H为E的复共轭转置矩阵。然后对自相关矩阵R作特征值分解，得出该自相关矩阵R的特征值和特征向量。自相关矩阵R的特征值从大到小依次为λ₁至

此时，

也可以表示为

c和d均取1至

且c>d。

自相关矩阵R的特征向量组成特征向量矩阵U，

U的列数为

U的第r列为R的第r特征向量u_r，r取1至

u_r为与λ_r对应的特征向量。此时还可以得出对应的特征值矩阵Λ，

S3：设置噪声门限，并根据该噪声门限确定主分量的个数。其具体过程如下：

首先设置噪声门限thresh_α，噪声门限thresh_α可以采取多种方式，例如

表示自由度为2的卡方分布在水平α上的上侧分位数（即χ²(2)在水平α上的上侧分位数）。下面说明将thresh_α设置为

的理由：假设上述噪声信号的实部和虚部均服从零均值的高斯分布，w=w₁+jw₂，其中，w₁为上述噪声信号的实部，w₂为上述噪声信号的虚部。则 $w_1~N(0,\frac{{\mathrm{\&sigma;}}^2}{2}),w_2~N(0,\frac{{\mathrm{\&sigma;}}^2}{2}),$ 经推导后可得出：

$\frac{w_1^2+w_2^2}{{\mathrm{\&sigma;}}^2/2}~{\mathrm{\&chi;}}^2\left(2\right)$

$P(\frac{w_1^2+w_2^2}{{\mathrm{\&sigma;}}^2/2}>w)=\mathrm{\&alpha;}$

$w_1^2+w_2^2=\frac{{\mathrm{\&sigma;}}^2}{2}{\mathrm{\&chi;}}_{\mathrm{\&alpha;}}^2\left(2\right)$

由此可知，上述噪声信号服从自由度为2的χ²(2)分布，根据χ²(2)分布来设置噪声门限thresh_α较为合理。

然后，依次用λ₁至减去thresh_α，直到得出一个小于thresh_α的特征值λ_p，即λ_p-1-thresh_α>0，λ_p-thresh_α<0，这样，P为主分量的个数（或信号子空间维数）。

然后，用U的前P列构成矩阵U_s，U_s=[u₁,...,u_P]。

S4：得出经噪声抑制处理后的空中目标的回波信号（也就是将信号投影到信号子空间），其具体过程如下：

构造矩阵E_s，

为U_s的共轭转置矩阵。

其中，e_ij为矩阵E_s的第i行第j列的元素，i取1至

j取1至

提取矩阵E_s中第一列元素作为列向量e₁，在矩阵E_s中最后一行的元素中，提取第二列至最后一列的元素作为行向量

根据列向量e₁和行向量

得出经噪声抑制处理后的空中目标的回波信号x，

下面通过仿真实验对本发明作进一步说明：

仿真实验中所用数据包含常规窄带雷达接收的直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机的含噪实测信号。在仿真实验中，使用本发明对上述三类飞机的回波信号进行噪声抑制，其中，在设置噪声门限时，α=0.10或α=0.01。在使用本发明对上述三类飞机的回波信号进行噪声抑制之后，计算所有样本的平均重构误差。参照图2a，为喷气式飞机在不含噪声时的多普勒频谱示意图，参照图2b，为喷气式飞机在含噪声时的多普勒频谱示意图，参照图2c，为在使用本发明对噪声信号进行抑制后喷气式飞机的多普勒频谱示意图；参照图3a，为螺旋桨飞机在不含噪声时的多普勒频谱示意图，参照图3b，为螺旋桨飞机在含噪声时的多普勒频谱示意图，参照图3c，为在使用本发明对噪声信号进行抑制后螺旋桨飞机的多普勒频谱示意图；参照图4a，为直升机在不含噪声时的多普勒频谱示意图，参照图4b，为直升机在含噪声时的多普勒频谱示意图，参照图4c，为在使用本发明对噪声信号进行抑制后直升机的多普勒频谱示意图。从上述图中，可以看出：通过本发明的窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法，可以对上述三类飞机的回波信号中含有的噪声进行较好的抑制。

参照图5，为不同门限条件下平均重构误差随信噪比的稳健性曲线示意图。图5中，门限1对应的α为0.10，门限2对应的α为0.01。从图5中可以看出，利用本发明得到的经过噪声抑制处理后的信号更加接近于不含噪声信号，即平均重构误差更小。同时，从图5还可以看出，门限的选择对结果影响较大，因此，在使用本发明介绍的方法时，要选择合适的门限才能得到更加理想的结果。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (4)

1.一种窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：所述窄带雷达接收空中目标的回波信号，所述空中目标的回波信号的脉冲积累数为N，对所述空中目标的回波信号进行滑窗处理，窗长为得出滑窗处理后矩阵E，

表示N/2向下取整；估计噪声信号在时域中的平均功率M；

S2：得出滑窗处理后矩阵E的自相关矩阵R，

其中，E^H表示E的复共轭转置矩阵；然后计算R的特征值和特征向量，R的特征值从大到小依次为λ₁至

用R的特征向量组成特征向量矩阵U，U的第r列为R的第r特征向量u_r，r取1至u_r为与λ_r对应的特征向量；

S3：设置噪声门限thresh_α，用λ_r减去thresh_α；如果r取P时，λ_r-1-thresh_α>0，λ_r-thresh_α<0，则用U的前P列构成矩阵U_s；

S4：构造矩阵E_s，

提取矩阵E_s中第一列元素作为列向量e₁，在矩阵E_s中最后一行的元素中，提取第二列至最后一列的元素作为行向量

得出经噪声抑制处理后的空中目标的回波信号x，

2.如权利要求1所述的一种窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法，其特征在于，在步骤S1中，所述窄带雷达接收到的空中目标的回波信号表示为矩阵S，S=[S₁,...,S_N]^T，其中，S_k空中目标的回波信号在第k时刻的信号，k取1至N；滑窗处理后矩阵

其中，

为矩阵S进行第L次滑窗处理后得到的信号，

L取1至

3.如权利要求1所述的一种窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法，其特征在于，在步骤S1中，将所述空中目标的回波信号进行离散傅里叶变换，使所述空中目标的回波信号为频域信号，根据所述频域信号，估计噪声信号在频域中的平均功率；然后将所述噪声信号在频域中的平均功率除以离散傅里叶变换点数，得出噪声信号在时域中的平均功率M。

4.如权利要求1所述的一种窄带雷达的空中目标回波的噪声抑制方法，其特征在于，在步骤S3中，

表示自由度为2的卡方分布在水平α上的上侧分位数。

Images