文档介绍：一种基于小波变化的自适应阈值算法研究
黄诚学1) 韩绍泽2)
(武汉数字工程研究所军代室1) 武汉 430074) (武汉数字工程研究所2) 武汉 430074)
摘要:雷达信号处理在整个雷达系统中一直都起着举足轻重的作用,同时也是雷达技术发展中最为活跃的部分。本文主要探讨小波变换在雷达视频压缩中的应用。针对雷达回波信号这些特点,提出了一种基于小波的自适应阈值方法进行雷达回波信号去噪处理,在保留雷达回波的前提下,降低了雷达数字视频的信息量,为雷达数字视频数据的编码打下了良好的基础。而在雷达图像处理中,嵌入式零树小波算法对雷达图像进行压缩取得了不错的效果。利用本文的信号去噪方法对雷达视频数据进行预处理后在实时性传输方面具有很高的应用价值和前景。
关键词:小波变换雷达信号处理图像压缩
A Kind of Research on Self-adaptive Threshold Method Based on Wavelet Transform
Huang Chengxue1) Han Shaoze2)
(Military Delegate Chamber in WuHan Digital Engineering Institute1),WuHan 430074)
(WuHan Digital Engineering Institute2),WuHan 430074)
Abstract:The application of wavelet transform in radar video pressing is mainly discussed in this paper. This paper proposed an adaptive threshold method. The main idea of this method is to use the sub of adjacent threshold coefficient which is less than a parameter to determine the threshold value. The simulation results show that the self-adaptive threshold method mentioned in the paper can get satisfactory result for radar echo signal de-noising and the coding method of EZW can also get good results. The threshold method decreases the information of radar video and gets a good foundation for radar signal coding when we consider the radar echo as a precondition. The research on radar video data processing in this thesis is of significant application value and is prospective in signal actual time transmitting.
Key Words: wavelet transform radar signal processing pression
1. 雷达回波信号去噪
雷达回波信号是由雷达天线接收到有效目标反射回来的有用信号、空间其它物体反射回来的杂波信号、自然界噪声干扰以及机器工作时的热噪声等线性迭加形成的,雷达原始视频信号有两种可能性[1]:信号加噪声即;只有噪声即。
由Mallat小波变换算法的分解和重构步骤,可以得到各级小波变换的逼近信号和细节信号。粗分辨逼近相对原始信号是越来越粗略和平滑,将原始信号的边缘的轮廓和噪声导致的毛刺逐渐平滑掉,剩下的即为原始信号的主体部分;细节信息主要体现原始信号的边缘成分。由于小波变换的多分辨率特性,在合适的尺度下原来是非平稳的跳变信号会呈现出与噪声截然不同的特性
[2]。
含噪的一维信号模型可表示为如下形式:
,
其中,为含噪信号,为有用信号,为噪声信号。通常表现为高频信号,而实际中通常为低频信号。
图 1信号的三层小波分解
一维信号消噪的过程可分为如下3个步骤:
(1)信号的小波分解。(如进行三层分解,分解过程如图1所示),噪声信号多包含在具有较高频率的细节cD1、cD2和cD3中。(2)小波分解高频系数的硬阈值量化。(3)一维小波重构。根据小波分解的底