基于小波理論的超寬帶雷達(dá).doc
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基于小波理論的超寬帶雷達(dá),摘要超寬帶雷達(dá)是指相對(duì)工作帶寬大于或等于其中心頻率20%的雷達(dá),是一種新的雷達(dá)體制,它具有高的距離分辨率、低截獲概率、抗干擾、反隱身、抗多徑和特有的穿透力等常規(guī)雷達(dá)難以比擬的優(yōu)點(diǎn)。我國(guó)自20世紀(jì)80年代開(kāi)始研究超寬帶技術(shù),自21世紀(jì)初開(kāi)始引進(jìn)超寬帶探地雷達(dá)系統(tǒng),就其總體研究水平而言,大多數(shù)研究機(jī)構(gòu)仍然處于實(shí)驗(yàn)研究和理論...
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摘要
超寬帶雷達(dá)是指相對(duì)工作帶寬大于或等于其中心頻率20%的雷達(dá),是一種新的雷達(dá)體制,它具有高的距離分辨率、低截獲概率、抗干擾、反隱身、抗多徑和特有的穿透力等常規(guī)雷達(dá)難以比擬的優(yōu)點(diǎn)。我國(guó)自20世紀(jì)80年代開(kāi)始研究超寬帶技術(shù),自21世紀(jì)初開(kāi)始引進(jìn)超寬帶探地雷達(dá)系統(tǒng),就其總體研究水平而言,大多數(shù)研究機(jī)構(gòu)仍然處于實(shí)驗(yàn)研究和理論研究階段。在信號(hào)處理領(lǐng)域內(nèi),傅里葉變換是主要的信號(hào)處理工具,一直處于霸主地位;小波變換是傅里葉變換的發(fā)展,近年來(lái)越來(lái)越多地應(yīng)用于信號(hào)處理領(lǐng)域。本文根據(jù)超寬帶雷達(dá)信號(hào)的特點(diǎn),研究了基于小波理論的超寬帶雷達(dá)信號(hào)處理方面的兩個(gè)問(wèn)題:即基于小波的二通道信號(hào)采樣系統(tǒng)以降低超寬帶信號(hào)的采樣率要求,和基于小波的信號(hào)去噪算法以提高信噪比,即提高信號(hào)檢測(cè)概率。
首先,超寬帶雷達(dá)信號(hào)在時(shí)域表現(xiàn)為持續(xù)時(shí)間極短的窄脈沖,在頻域則占據(jù)極寬的帶寬,給信號(hào)采集帶來(lái)困難,往往超出了現(xiàn)有ADC器件的能力范圍。為了降低采樣率要求,本文使用小波方法構(gòu)建了一個(gè)二通道采樣系統(tǒng),將信號(hào)變換到小波域,通過(guò)構(gòu)建分解正交鏡像濾波器組,將信號(hào)的頻帶一分為二,然后再通過(guò)對(duì)應(yīng)的重構(gòu)濾波器組,將信號(hào)有效的重構(gòu)出來(lái)。
其次,超寬帶雷達(dá)回波信號(hào)具備微弱、時(shí)變等特征,信號(hào)檢測(cè)難度增加。為了提高信號(hào)的檢測(cè)概率,本文使用小波方法,對(duì)帶噪回波信號(hào)進(jìn)行去噪處理,利用小波良好的時(shí)頻域細(xì)節(jié)分析能力,對(duì)小波域的信號(hào)系數(shù)和噪聲系數(shù)進(jìn)行研究,使用閾值去噪方法抑制噪聲,并對(duì)結(jié)果量化分析。
最后,采用理論推導(dǎo)和軟件仿真的方式得到相應(yīng)的結(jié)論:小波方法構(gòu)建的正交鏡像濾波器組可以達(dá)到降低采樣率的目的;小波閾值去噪可以有效地提高了信噪比,達(dá)到抑制噪聲,提高檢測(cè)概率的目的。
關(guān)鍵詞 超寬帶雷達(dá);回波模型;小波變換;二通道采樣;小波去噪
Abstract
The ultra-wideband(UWB) radar is a sort of new radar system, which relative bandwidth has greater than or equal to 20% centre frequency. It has incomparable advantage to conventional radar such as high range resolution, low intercept probability, anti-interference, anti-stealth, anti-multipath and peculiar penetration. Most of research institutions are still at experimental study and theoretical research phase. In signal processing field, fourier transform is the main tool and in dominance; wavelet transform is its development and more and more used in signal processing field in recent years. According to the characteristics of UWB radar signal, this paper focused on two questions based on wavelet theory. One is wavelet two channels signal sampling system to reduce UWB signal sampling rate; another is wavelet de-nosing to improve SNR, namely improve signal detection probability.
First, UWB radar signal is very short narrow pulses in time domain, and occupy very wide bandwidth in frequency domain. It makes signal acquisition difficult and often beyond the capability of the extended existing ADC devices. To reduce signal sampling rate this paper constructed a two channel sampling system by wavelet method. Signal is transformed to wavelet domain and its frequency band is divided into two equal parts by constructing orthogonal mirror decomposition filter bank and is reconstructed effectively by corresponding reconstruction filter bank.
Secondly, UWB radar return signal is faint and time-varying, and detected difficultly. To improve signal detection probability this paper used wavelet method for de-nosing processing. Using good details analytical ability of wavelet in time-frequency domain, for threshold de-noising, it contrasted signal wavelet coefficients with noise coefficient to suppress noise, and quantitative analysis to the de-noising effect.
Finally, by the way of theoretical derivation and software simulation the conclusions of this paper are as follows: (1) the orthogonal mirror filter bank constructed by wavelet can reduce sampling rate; (2) wavelet de-noising can effectively improve the SNR.
Keywords UWB radar; return modeling; wavelet transform; two channel sampling; wavelet de-nosing
目錄
摘要 I
Abstract II
第1章 緒論 1
1.1 研究背景和意義 1
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 5
1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀 5
1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 7
1.3 本文的主要工作 7
第2章 超寬帶沖激雷達(dá)基本理論 9
2.1 系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu) 9
2.2 超寬帶雷達(dá)探測(cè)原理 11
2.2.1 雷達(dá)方程 11
2.2.2 距離模糊函數(shù) 13
2.2.3 目標(biāo)參數(shù)測(cè)量原理 14
2.3 沖激信號(hào)的解析 16
2.4 目標(biāo)回波建模 20
2.4.1 發(fā)射信號(hào) 20
2.4.2 建模影響因素 23
2.4.3 回波數(shù)學(xué)模型的建立 23
2.5 本章小結(jié) 28
第3章 小波分析理論及其應(yīng)用 29
3.1 小波基礎(chǔ)理論 29
3.2 小波與信號(hào)處理 37
3.2.1 小波的理論來(lái)源 37
3.2.2 小波在信號(hào)處理中的應(yīng)用 41
3.2.3 小波在雷達(dá)信號(hào)處理中的應(yīng)用 42
3.3 本章小結(jié) 44
第4章 基于小波的超寬帶雷達(dá)信號(hào)處理 45
4.1 基于小波的二通道數(shù)據(jù)采集濾波器組設(shè)計(jì) 45
4.1.1 二通道采樣系統(tǒng) 45
4.1.2 基于Daubechies小波的二通道采樣系統(tǒng) 48
4.2 基于小波的超寬帶雷達(dá)信號(hào)特征分析 54
4.3 基于小波的超寬帶雷達(dá)信號(hào)去噪分析 57
4.3.1 小波去噪的原理分析 57
4.3.2 基于小波的超寬帶雷達(dá)信號(hào)去噪仿真 61
4.4 本章小結(jié) 64
第5章 總結(jié)與展望 65
5.1 利用小波處理UWB雷達(dá)信號(hào)的優(yōu)勢(shì)和缺點(diǎn) 65
5.2 UWB雷達(dá)信號(hào)處理發(fā)展前景 66
5.3 本章小結(jié) 66
結(jié)束語(yǔ) 67
參考文獻(xiàn) 69
超寬帶雷達(dá)是指相對(duì)工作帶寬大于或等于其中心頻率20%的雷達(dá),是一種新的雷達(dá)體制,它具有高的距離分辨率、低截獲概率、抗干擾、反隱身、抗多徑和特有的穿透力等常規(guī)雷達(dá)難以比擬的優(yōu)點(diǎn)。我國(guó)自20世紀(jì)80年代開(kāi)始研究超寬帶技術(shù),自21世紀(jì)初開(kāi)始引進(jìn)超寬帶探地雷達(dá)系統(tǒng),就其總體研究水平而言,大多數(shù)研究機(jī)構(gòu)仍然處于實(shí)驗(yàn)研究和理論研究階段。在信號(hào)處理領(lǐng)域內(nèi),傅里葉變換是主要的信號(hào)處理工具,一直處于霸主地位;小波變換是傅里葉變換的發(fā)展,近年來(lái)越來(lái)越多地應(yīng)用于信號(hào)處理領(lǐng)域。本文根據(jù)超寬帶雷達(dá)信號(hào)的特點(diǎn),研究了基于小波理論的超寬帶雷達(dá)信號(hào)處理方面的兩個(gè)問(wèn)題:即基于小波的二通道信號(hào)采樣系統(tǒng)以降低超寬帶信號(hào)的采樣率要求,和基于小波的信號(hào)去噪算法以提高信噪比,即提高信號(hào)檢測(cè)概率。
首先,超寬帶雷達(dá)信號(hào)在時(shí)域表現(xiàn)為持續(xù)時(shí)間極短的窄脈沖,在頻域則占據(jù)極寬的帶寬,給信號(hào)采集帶來(lái)困難,往往超出了現(xiàn)有ADC器件的能力范圍。為了降低采樣率要求,本文使用小波方法構(gòu)建了一個(gè)二通道采樣系統(tǒng),將信號(hào)變換到小波域,通過(guò)構(gòu)建分解正交鏡像濾波器組,將信號(hào)的頻帶一分為二,然后再通過(guò)對(duì)應(yīng)的重構(gòu)濾波器組,將信號(hào)有效的重構(gòu)出來(lái)。
其次,超寬帶雷達(dá)回波信號(hào)具備微弱、時(shí)變等特征,信號(hào)檢測(cè)難度增加。為了提高信號(hào)的檢測(cè)概率,本文使用小波方法,對(duì)帶噪回波信號(hào)進(jìn)行去噪處理,利用小波良好的時(shí)頻域細(xì)節(jié)分析能力,對(duì)小波域的信號(hào)系數(shù)和噪聲系數(shù)進(jìn)行研究,使用閾值去噪方法抑制噪聲,并對(duì)結(jié)果量化分析。
最后,采用理論推導(dǎo)和軟件仿真的方式得到相應(yīng)的結(jié)論:小波方法構(gòu)建的正交鏡像濾波器組可以達(dá)到降低采樣率的目的;小波閾值去噪可以有效地提高了信噪比,達(dá)到抑制噪聲,提高檢測(cè)概率的目的。
關(guān)鍵詞 超寬帶雷達(dá);回波模型;小波變換;二通道采樣;小波去噪
Abstract
The ultra-wideband(UWB) radar is a sort of new radar system, which relative bandwidth has greater than or equal to 20% centre frequency. It has incomparable advantage to conventional radar such as high range resolution, low intercept probability, anti-interference, anti-stealth, anti-multipath and peculiar penetration. Most of research institutions are still at experimental study and theoretical research phase. In signal processing field, fourier transform is the main tool and in dominance; wavelet transform is its development and more and more used in signal processing field in recent years. According to the characteristics of UWB radar signal, this paper focused on two questions based on wavelet theory. One is wavelet two channels signal sampling system to reduce UWB signal sampling rate; another is wavelet de-nosing to improve SNR, namely improve signal detection probability.
First, UWB radar signal is very short narrow pulses in time domain, and occupy very wide bandwidth in frequency domain. It makes signal acquisition difficult and often beyond the capability of the extended existing ADC devices. To reduce signal sampling rate this paper constructed a two channel sampling system by wavelet method. Signal is transformed to wavelet domain and its frequency band is divided into two equal parts by constructing orthogonal mirror decomposition filter bank and is reconstructed effectively by corresponding reconstruction filter bank.
Secondly, UWB radar return signal is faint and time-varying, and detected difficultly. To improve signal detection probability this paper used wavelet method for de-nosing processing. Using good details analytical ability of wavelet in time-frequency domain, for threshold de-noising, it contrasted signal wavelet coefficients with noise coefficient to suppress noise, and quantitative analysis to the de-noising effect.
Finally, by the way of theoretical derivation and software simulation the conclusions of this paper are as follows: (1) the orthogonal mirror filter bank constructed by wavelet can reduce sampling rate; (2) wavelet de-noising can effectively improve the SNR.
Keywords UWB radar; return modeling; wavelet transform; two channel sampling; wavelet de-nosing
目錄
摘要 I
Abstract II
第1章 緒論 1
1.1 研究背景和意義 1
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 5
1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀 5
1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 7
1.3 本文的主要工作 7
第2章 超寬帶沖激雷達(dá)基本理論 9
2.1 系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu) 9
2.2 超寬帶雷達(dá)探測(cè)原理 11
2.2.1 雷達(dá)方程 11
2.2.2 距離模糊函數(shù) 13
2.2.3 目標(biāo)參數(shù)測(cè)量原理 14
2.3 沖激信號(hào)的解析 16
2.4 目標(biāo)回波建模 20
2.4.1 發(fā)射信號(hào) 20
2.4.2 建模影響因素 23
2.4.3 回波數(shù)學(xué)模型的建立 23
2.5 本章小結(jié) 28
第3章 小波分析理論及其應(yīng)用 29
3.1 小波基礎(chǔ)理論 29
3.2 小波與信號(hào)處理 37
3.2.1 小波的理論來(lái)源 37
3.2.2 小波在信號(hào)處理中的應(yīng)用 41
3.2.3 小波在雷達(dá)信號(hào)處理中的應(yīng)用 42
3.3 本章小結(jié) 44
第4章 基于小波的超寬帶雷達(dá)信號(hào)處理 45
4.1 基于小波的二通道數(shù)據(jù)采集濾波器組設(shè)計(jì) 45
4.1.1 二通道采樣系統(tǒng) 45
4.1.2 基于Daubechies小波的二通道采樣系統(tǒng) 48
4.2 基于小波的超寬帶雷達(dá)信號(hào)特征分析 54
4.3 基于小波的超寬帶雷達(dá)信號(hào)去噪分析 57
4.3.1 小波去噪的原理分析 57
4.3.2 基于小波的超寬帶雷達(dá)信號(hào)去噪仿真 61
4.4 本章小結(jié) 64
第5章 總結(jié)與展望 65
5.1 利用小波處理UWB雷達(dá)信號(hào)的優(yōu)勢(shì)和缺點(diǎn) 65
5.2 UWB雷達(dá)信號(hào)處理發(fā)展前景 66
5.3 本章小結(jié) 66
結(jié)束語(yǔ) 67
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