超寬帶雷達(dá)樹(shù)叢穿透干擾抑制算法

由于超寬帶雷達(dá)受樹(shù)叢對(duì)電磁波衰減作用，目標(biāo)的反射回波很弱。本文首先分析人體運(yùn)動(dòng)多普勒特征與周?chē)h(huán)境的區(qū)別設(shè)計(jì)頻域?yàn)V波器，提出了一種基于濾波器，小波變換以及EMD的干擾抑制方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出算法可以有效抑制干擾。

【關(guān)鍵詞】超寬帶雷達(dá) 樹(shù)叢穿透 干擾抑制

在邊境監(jiān)視、叢林作戰(zhàn)等軍事應(yīng)用，以及山區(qū)救援、森林防護(hù)、非法偷獵打擊等民用活動(dòng)中，如何對(duì)隱藏于叢林中的各類(lèi)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)、識(shí)別、定位、跟蹤，一直是困擾人們的難題。工作在低波段的葉簇穿透雷達(dá)能夠獲得樹(shù)林中隱蔽目標(biāo)的信號(hào)，提高對(duì)隱蔽目標(biāo)探測(cè)能力。由于樹(shù)叢對(duì)電磁波的衰減作用，目標(biāo)的反射回波很弱，再加上葉簇覆蓋區(qū)域除了存在車(chē)輛、坦克等隱蔽人工目標(biāo)外，還有許多由粗大樹(shù)干反射形成的點(diǎn)目標(biāo)，以及隨風(fēng)飄蕩的葉簇嚴(yán)重影響了隱蔽目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確度。因此本文研究了一種新的干擾抑制算法。

1 濾波器抑制干擾方法

由接收機(jī)采集到的原始數(shù)據(jù)中主要包括環(huán)境雜波的干擾信號(hào)，測(cè)量及系統(tǒng)噪聲，以及淹沒(méi)在其中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)。我們的目的是抑制干擾和噪聲，提取感興趣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)。首先，通過(guò)分析人體運(yùn)動(dòng)多普勒特征與周?chē)h(huán)境頻譜的區(qū)別進(jìn)行濾波，進(jìn)而抑制環(huán)境雜波的干擾。文中設(shè)計(jì)了一個(gè)帶通濾波器H（jω）進(jìn)行濾波，表達(dá)式如下所示：

其中G（jω）為輸入信號(hào)的頻譜，h（t）為H（jω）的時(shí)域響應(yīng)，ω為角頻率，為卷積運(yùn)算符。通過(guò)濾波以后的波形中濾除了大部分的雜波，同時(shí)保留了感興趣的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)。但是受發(fā)射功率限制以及樹(shù)叢對(duì)電磁波的衰減作用，輸入信號(hào)的信噪比很低，因此下面提出了用于提高SNR的去噪方法。

2 小波變換與EMD級(jí)聯(lián)去噪方法

小波分析是現(xiàn)代信號(hào)處理中時(shí)頻分析的常用工具，使用了小波母函數(shù)平移和伸縮，小波分析實(shí)現(xiàn)了時(shí)頻分析。小波基的選擇并不是唯一的，常用的小波函數(shù)有Harr小波、Danbechies小波、SymletsA小波族、Biorthognnal小波族等，在雷達(dá)去噪問(wèn)題中，最常使用的是Daubechies正交緊支小波，簡(jiǎn)寫(xiě)為dbN，其中db是小波名字的前綴，N表示階數(shù)，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，db9有較好的去噪效果，因此在本文中的小波變換中均選擇db9作為小波函數(shù)。

EMD是基于波形自身的包絡(luò)變換，最終能夠?qū)⑿盘?hào)依特征尺度分解成從高頻到低頻的一組固有模態(tài)函數(shù)和一個(gè)余量的和。分解所得的各個(gè)IMF分量反映組成原信號(hào)的不同特征尺度。這種分解突出了采樣數(shù)據(jù)的局部特征，能夠?yàn)橄乱徊降姆治鎏峁└鼫?zhǔn)確的細(xì)部信息，對(duì)一個(gè)包含高斯白噪聲的脈沖回波信號(hào)進(jìn)行分解時(shí)，噪聲會(huì)呈現(xiàn)高頻特性。根據(jù)算法濾波特性的分析，可以在對(duì)回波進(jìn)行重構(gòu)時(shí)，將前兩次分解出來(lái)較小的時(shí)間尺度分量濾除，同時(shí)對(duì)其余的IMF分量求和，以達(dá)到二次濾除噪聲的目的。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

下面為實(shí)驗(yàn)獲得的原始數(shù)據(jù)，如圖1圖2所示為雷達(dá)數(shù)據(jù)波形，橫坐標(biāo)為快時(shí)間，即距離維，縱坐標(biāo)為歸一化幅度信息。

從圖1中可以看到距離較近位置的波形幅度很強(qiáng)，主要包含直達(dá)波信號(hào)和周?chē)ㄖ锏膹?qiáng)反射信號(hào)。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，除了運(yùn)動(dòng)人體回波信號(hào)以外，還存在嚴(yán)重的環(huán)境雜波以及噪聲影響，隨著距離增大，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的信噪比急劇下降，最后完全淹沒(méi)在雜波和噪聲之中，因此應(yīng)用本文提出的基于濾波器、小波變換以及EMD的方法來(lái)抑制環(huán)境雜波的干擾。

從圖2可以看出提出的干擾抑制算法可以很好的抑制環(huán)境雜波干擾，信雜比提高了12dB。20米處樹(shù)叢中許多由粗大樹(shù)干反射形成的回波以及隨風(fēng)飄蕩的葉簇的起伏回波，在圖2中凸現(xiàn)出來(lái)。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文研究了超寬帶樹(shù)叢穿透雷達(dá)干擾抑制方法，對(duì)雜波產(chǎn)生了很好的抑制效果，同時(shí)提高了信噪比和信雜比。為后期隱匿樹(shù)叢中人體的目標(biāo)檢測(cè)打下基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

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[2]金添.葉簇穿透合成孔徑雷達(dá)增強(qiáng)成像方法[J].雷達(dá)學(xué)報(bào)，2015，4（05）：503-508.

作者簡(jiǎn)介

張金元（1972-），男，安徽省桐城市人。大學(xué)本科學(xué)歷，高級(jí)工程師。研究方向?yàn)槔走_(dá)系統(tǒng)工程和總體設(shè)計(jì)。

作者單位

1.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所 安徽省合肥市 230088

2.孔徑陣列與空間探測(cè)安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 安徽省合肥市 230088