一种基于小波变换的船用雷达海杂波抑制曲线设计方法

摘要

本发明涉及一种基于小波变换的船用雷达海杂波抑制曲线设计方法，属于船用导航雷达信号处理技术领域。该方法首先使用离散小波变换对量程内的雷达回波数据进行分解，然后将高频系数置零，以高层近似部分来估计背景海杂波功率水平。然后根据量程参数和海杂波抑制强度参数计算出对应的可调海杂波抑制曲线，最后将估计出的实况海杂波背景功率水平曲线与可调海杂波抑制曲线叠加，作为总的海杂波抑制曲线。本方法针对传统的依靠统计特性进行海杂波抑制方法具有很好的适应性，不需要事先预测背景杂波功率水平服从何种分布；该方法对近距离海杂波具有很好的抑制作用，消除了雷达屏幕圆心周围海杂波不易消除的难点；同时，本方法使用灵活，具有不用的抑制等级，用户可根据实际海况信息，进行不同程度的海浪杂波抑制。

说明书

技术领域

本发明属于船用导航雷达信号处理技术领域，涉及一种基于小波变换的船用雷达海杂波 抑制曲线设计方法。

背景技术

近年来，船舶制造业蓬勃发展，与之配套的船载电子产业也飞速猛进的发展。船舶导航 雷达作为民用船舶出海航行必备的设备之一，其功能好坏直接关系着市场竞争力。衡量一部 雷达的主要标准就是衡量雷达对杂波抑制的准确和有效性。航海雷达主要在海面作业，杂波 主要来自于海浪，因此如何有效的对海浪杂波进行滤除，是人们一直研究的课题。

传统的海杂波抑制方法是采用STC曲线，一方面STC曲线可以增加接收机动态范围， 另一方面，STC曲线也可以消除船舶附近海浪杂波强度高的缺点。后来人们采用统计理论来 消除海杂波，但是这种方法必须要事先预测海杂波的统计特性，如服从瑞利分布、对数正态 分布、韦布尔分布等。当信号处理单元确定以某一种模型去处理杂波时，一旦海况发生变化， 虚警率就会迅速上升。近年来，大部分沿海渔民采购的雷达产品大部分为国外雷达，如日本 Furuno、德国Atlas，这些公司的中小型雷达接收机中大部分采用对数中频放大器，经过线性 包络检波后送入基带进行处理，虽然对数中频放大器对近距离强雷达回波信号有一定的抑制， 但是近处的回波信号依然比远处的信号强度高，如果直接拿来检测判决，会发现雷达屏幕上 靠近圆心的距离圈基本上全部被雷达杂波占据，无法分辨出目标和杂波，即使采用恒虚警处 理，效果还是不显著。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于小波变换的船用雷达海杂波抑制曲线设计方 法，该方法不用基于统计特性预测海杂波服从何种分布，而是利用小波的多尺度分辨率分析 特性对海杂波进行分解，用近似部分对海杂波功率水平进行评估；既能真实有效的反应实际 海况信息，又能消除由于距离问题带来的近处杂波强度高于远处杂波强度的问题；不仅如此， 该方法还设置成可调STC曲线，根据不同的海况，实时有效的对海杂波进行滤除。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于小波变换的船用雷达海杂波抑制曲线设计方法，包括以下步骤：

S1：录取当前雷达回波数据，通常为一个距离单元内的数据，根据量程设置，只保留量 程内的数据，量程外的数据去掉，以减少运算量；

S2：对录取的雷达回波数据进行小波分解，小波分解分为两个部分，一部分为近似部分 CA(i)，一部分为细节部分CD(i)，其中i为分解层数；

S3：将分解的细节部分系数置零，只保留高层近似部分，然后以高层近似系数重建原始 雷达回波数据；

S4：将重建后的雷达数据作为海浪杂波背景功率估计值，以此作为STC(i)；

S5：读取雷达量程参数，量程随着雷达操作人员的操作而改变，增大量程时，截取的雷 达回波数据增多；

S6：读取当前海浪杂波抑制强度参数，加大海浪杂波抑制时，强度参数会增大；本方法 中海杂波抑制强度参数范围设置为0～100；

S7：获取可调STC曲线数据，此STC曲线数据为事先存储在内存中，每一种海杂波抑 制强度对应一条抑制曲线；

S8：将实际海况下计算得出的海杂波抑制曲线stc(i)与可调海杂波抑制曲线stc(j)叠加， 作为总的海杂波抑制曲线。

进一步，在所述步骤S2中，小波分解的具体步骤如下：

S21：确定分解所用的小波基：常用的小波基有SymN、Haar、DBN，根据具体的信号选 择合适的小波基和数值，本方法中使用DB10小波；

S22：确定分解层数i：i的选取不能过大，也不能过小；过大会造成运算复杂，实时性 不足；过小会造成近似部分不能有效代表杂波功率水平；本方法中选用的分解层数为5；

S23：用已知的小波基和分解层数对回波数据进行小波分解，分解公示为：

$\left(\begin{array}{c}{\mathrm{CA}}_{i,k}=\underset{n=-\infty }{\overset{\infty }{\Sigma }}{\mathrm{CA}}_{i-1,n}\times h_{n-2k}\\ {\mathrm{CD}}_{i,k}=\underset{n=-\infty }{\overset{\infty }{\Sigma }}{\mathrm{CA}}_{i-1,n}\times g_{n-2k}\end{array}\right)$

其中，N为信号采样点数，k＝0,1,L,N-1，h和g分别是低通和高通滤波器，它们 相互正交。

进一步，在所述步骤S7中，当获取量程参数range和海杂波抑制强度参数k后，其每 一个距离点j对应的海杂波抑制曲线求取步骤如下：

S71：确定量化点数N：N是由量程、采样率、抽取率共同决定的，计算公式为： 其中，range为选取量程，f_Nyq为采样率，distance为距离单元长度， M为抽取率；抽取率的设置是为了在大量程时减少数据量，以减轻后面计算的压力；

S72：确定步进间隔interval，计算公式为其中start为衰减曲 线的起始点，end为衰减曲线的终止点，N为上一步骤中的量化点数；

S73：计算衰减曲线上的最小值点，并取绝对值，计算公式为：

其中，abs为取绝对值，min为取最小值，k为海杂波抑制强度；

S74：根据不同的距离点j，计算对应的标准衰减值stc(j)，具体计算公式为：

其中，k为海杂波抑制强度。

本发明的有益效果在于：1)适应性好：传统海杂波抑制方案中需要假定海杂波服从某种 分布(瑞利分布、对数正态分布、韦布尔分布、k分布)，然后再采取特定的方法滤除海杂波。 本文中直接采取小波变换分解，以小波变换近似部分预测海杂波背景功率水平，是从具体的 海况中直接获取海杂波背景功率信息，具有很好的适应性。2)滤除效果好：本发明除根据实 际海况提取海杂波背景功率信息外，还设置有不同抑制强度的曲线，具体使用时，可根据需 求，有效调整抑制强度，尽可能有效对海杂波进行滤除。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为本发明所述方法的流程图；

图2为小波分解与重构示意图；

图3为原始回波数据经小波分解后的图形，左上角第一幅图为近似部分系数图形，其余 5幅为不同层数下细节部分图形；

图4为可调海杂波抑制曲线图；

图5为原始回波图像与背景杂波功率水平估计值对比图，上图是原始回波图像，下图为 背景杂波功率水平估计值；

图6为海杂波抑制强度为0时，实测所得的效果图；

图7为海杂波抑制强度为20时，实测所得的效果图；

图8为海杂波抑制强度为60时，实测所得的效果图；

图9为海杂波抑制强度为80时，实测所得的效果图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

图1为本发明所述方法的流程图，如图所示，本方法包括以下步骤：

S1：录取当前雷达回波数据，通常为一个距离单元内的数据，根据量程设置，只保留量 程内的数据，量程外的数据去掉，以减少运算量；

S2：对录取的雷达回波数据进行小波分解，小波分解分为两个部分，一部分为近似部分 CA(i)，一部分为细节部分CD(i)，其中i为分解层数；

S3：将分解的细节部分系数置零，只保留高层近似部分，然后以高层近似系数重建原始 雷达回波数据；

S4：将重建后的雷达数据作为海浪杂波背景功率估计值，以此作为STC(i)；

S5：读取雷达量程参数，量程随着雷达操作人员的操作而改变，增大量程时，截取的雷 达回波数据增多；

S6：读取当前海浪杂波抑制强度参数，加大海浪杂波抑制时，强度参数会增大；本方法 中海杂波抑制强度参数范围设置为0～100；

S7：获取可调STC曲线数据，此STC曲线数据为事先存储在内存中，每一种海杂波抑 制强度对应一条抑制曲线；

S8：将实际海况下计算得出的海杂波抑制曲线stc(i)与可调海杂波抑制曲线stc(j)叠加， 作为总的海杂波抑制曲线。

图2为小波分解与重构示意图，在本实施例中，在所述步骤S2中，小波分解的具体步骤 如下：

S21：确定分解所用的小波基：常用的小波基有SymN、Haar、DBN，根据具体的信号选 择合适的小波基和数值，本方法中使用DB10小波；

S22：确定分解层数i：i的选取不能过大，也不能过小；过大会造成运算复杂，实时性 不足；过小会造成近似部分不能有效代表杂波功率水平；本方法中选用的分解层数为5；

S23：用已知的小波基和分解层数对回波数据进行小波分解，分解公示为：

$\left(\begin{array}{c}{\mathrm{CA}}_{i,k}=\underset{n=-\infty }{\overset{\infty }{\Sigma }}{\mathrm{CA}}_{i-1,n}\times h_{n-2k}\\ {\mathrm{CD}}_{i,k}=\underset{n=-\infty }{\overset{\infty }{\Sigma }}{\mathrm{CA}}_{i-1,n}\times g_{n-2k}\end{array}\right)$

其中，N为信号采样点数，k＝0,1,L,N-1，h和g分别是低通和高通滤波器，它们 相互正交。图3为原始回波数据经小波分解后的图形，左上角第一幅图为近似部分系数图形， 其余5幅为不同层数下细节部分图形。

在所述步骤S7中，当获取量程参数range和海杂波抑制强度参数k后，其每一个距离 点j对应的海杂波抑制曲线求取步骤如下：

S71：确定量化点数N：N是由量程、采样率、抽取率共同决定的，计算公式为： 其中，range为选取量程，f_Nyq为采样率，distance为距离单元长度， M为抽取率；抽取率的设置是为了在大量程时减少数据量，以减轻后面计算的压力；

S72：确定步进间隔interval，计算公式为其中start为衰减曲 线的起始点，end为衰减曲线的终止点，N为上一步骤中的量化点数；

S73：计算衰减曲线上的最小值点，并取绝对值，计算公式为：

其中，abs为取绝对值，min为取最小值，k为海杂波抑制强度；

S74：根据不同的距离点j，计算对应的标准衰减值stc(j)，具体计算公式为：

其中，k为海杂波抑制强度。图4为可调海杂波抑制曲线图。

如图5所示，上图所示是本实例中0.5海里量程内实际获取的雷达回波数据，下图是经 过本文方法估计的海浪杂波背景功率估计值。

如图6所示，是本文经实际工程验证时的效果图，该图海杂波抑制强度为0，即无海浪 杂波抑制处理，从图中可以看出船舶附近基本被分辨不出目标。

如图7所示，该图中海杂波抑制强度为20，从图中可以看出，船舶附近的海杂波得到一 定程度的抑制。

如图8所示，该图中海杂波抑制强度为60，从图中可以看出，量程内的海杂波图像大部 分被滤除。

如图9所示，该图中海杂波抑制强度为80，从图中可以看出，量程内的海杂波图像基本 滤除干净，目标清晰可见。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述 优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和 细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。