水面艦艇RCS方向特性平滑分析

劉攀龍

(解放軍91404部隊，秦皇島 066001)

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水面艦艇RCS方向特性平滑分析

劉攀龍

(解放軍91404部隊，秦皇島 066001)

針對水面艦艇雷達截面(RCS)在實際測量中變化大的特點，分別利用數據平滑、小波分析等方法對RCS方向特性進行降噪分析處理，量化分析其去噪性能，得到了水面艦艇較為精確的RCS分布特性。

雷達截面；方向特性；數據平滑

0 引 言

雷達截面測量技術在目標特性和雷達截面研究中是十分重要的，通過對各種目標的測量，不僅可以取得對目標基本散射現象的了解，而且可以獲得大量的目標特征數據，并建立目標特性數據庫。雷達截面(RCS)作為水面艦艇隱身性的重要戰技指標,對其進行合理化分析處理就顯得尤為重要。在實際測量中，由于水面艦艇的運動以及海浪對其造成的抖動與搖擺,導致目標的幅度和相位隨機變化，使得回波信號起伏性較大，因此測量得到的數據也具有很大的隨機性。為了獲取水面艦艇精確的RCS，本文采用小波降噪以及窗口平滑的方法對測量數據進行降噪處理，并分析評價平滑去噪效果，以提高RCS測量精度。

1 小波分析對原始數據進行降噪處理

運用小波分析進行一維信號消噪處理是小波分析的一個重要應用之一[1]。對信號消噪的目的就是要抑制信號中的噪聲部分,從而恢復出真實信號。通常，一個含噪聲的一維信號的模型可以表示為：

s(i)=f(i)+σe(i),i=1,…,n-1

(1)

式中：s(i)為含噪聲的信號；f(i)為真實信號；e(i)為噪聲。

在實際的工程應用中,有用信號通常表現為低頻信號或是一些比較平穩的信號,而噪聲信號則通常表現為高頻信號。所以信號消噪的過程可按如下方法進行處理：首先對信號進行小波分解(如進行3層分解,分解過程如圖1所示,則噪聲部分通常包含在c1,c2,c3中)；接著以門限閾值等形式對小波系數進行處理；然后對信號進行重構,即可以達到消噪的目的。

圖1 三層小波分解示意圖

一般說來,一維信號的消噪過程可以分為3個步驟進行：

(1) 一維信號的小波分解。選擇一個小波并確定一個小波分解的層次N,然后對信號s進行N層小波分解。

(2) 小波分解高頻系數的閾值量化。對第1層到第N層的每一層高頻系數,選擇一個閾值進行量化處理。

(3) 一維小波的重構。根據小波分解的第N層的低頻系數和經過量化處理后的第1層到第N層的高頻系數,進行一維信號的小波重構。

2 對原始數據進行平滑處理

目標RCS的數據平滑包括中值平滑和均值平滑2種。中值平滑通常是按90、50和10這3個百分點位的電平來給出平滑數據曲線,它體現了平滑數據的統計特性。均值平滑是對平滑窗口寬度內所有數據采樣點取平均[2]。平滑窗口寬度限定了用來進行RCS平滑的角度范圍和數據點的多少。平滑窗口寬度確定以后就需要選擇平滑步長(又稱滑動閥),它表示平滑窗口中心每次移動的方位角的大小。平滑步長決不應大于平滑窗口寬度,否則將產生間歇。本文對預處理的數據采用算術平滑，并分別采用3°的平滑窗口、0.25°的滑動閥進行處理。

3 RCS平滑分析的評價標準

信噪比(SNR)和最小均方根誤差(MSE)是判斷平滑去噪效果的依據[3]。本文采用信噪比和均方根誤差對目標RCS的數據平滑去噪效果進行評價。

3.1 信噪比

信噪比是測量信號中噪聲量的傳統方法，常被用來作為去噪效果，信噪比的單位是dB，其定義為：

(2)

信噪比越大說明平滑去噪效果越好。

3.2 均方根誤差

均方根誤差定義為：

(3)

4 RCS數據處理結果及分析

圖2為水面艦艇的仿真RCS數據的方向特性測量曲線。從圖中可以看出，目標的RCS起伏很大，不能精確反映目標在各個方位RCS的大小，且很多地方呈現“墨跡帶”，因此必須對測量數據進行去噪處理。

圖2 實測目標RCS分布曲線

圖3為對水面艦艇的仿真RCS數據進行算術平滑后的效果圖，平滑窗口3°，滑動閥0.25°。

圖3 窗口平滑后RCS分布曲線

圖4、圖5為利用小波軟、硬閥值降噪處理后的效果圖。本文采用dB3的小波進行處理，分解層數為5層，用極大極小原理選擇閥值，對小波分解系數做量化處理。

圖4 軟閥值去噪后RCS分布曲線

圖5 硬閥值去噪后RCS分布曲線

均較窗口平滑、軟閥值降噪有所改善，但硬閥值函數的不連續性導致重構信號容易出現偽吉布斯現象，出現許多不期望的震蕩，失去原始信號的平滑性；其次軟閥值降噪后RCS方向圖接近窗口平滑后的處理效果，且原RCS數據經小波降噪處理后信噪比得到了很好的改善，能夠較為真實地反映出信號的起伏特性。

表1 3種方法信號去噪SNR和MSE比較

窗口平滑法軟閥值法硬閥值法SNR22.8824.4125.83MSE8.405.914.26

5 結束語

由于水面艦艇運動的不規律性以及海浪對其造成的搖擺及抖動使得測量得到的目標RCS方向曲線具有很大的起伏性。利用本文中提到2種處理方法可以比較真實地反映出實體目標的RCS方向特性規律，獲得比較精確的RCS值。

[1] 胡昌華，李國華，周濤.基于MATLAB的系統分析與設計——小波分析[M].西安：西安電子科技大學出版社，1999.

[2] 克拉特 E F.雷達散射截面——預估、測量和減縮[M].阮穎錚，陳海譯.北京：電子工業出版社，1998.

[3] 孔玲軍.Matlab小波分析超級學習手冊[M].北京：人民郵電出版社，2015.

Smoothing Analysis of RCS Direction Feature of Surface Ship

LIU Pan-long

(Unit 91404 of PLA,Qinhuangdao 066001,China)

Aiming at the feature that the radar cross sector (RCS) of surface ship changes greatly in the practical measurement,this article performs noise-reduction analysis and processing to RCS direction feature by using data smoothing,wavelet analysis and other methods respectively,analyzes the noise-reduction performance quantitatively,obtains relatively precise RCS distribution feature of surface ship.

radar cross sector;direction feature;data smoothing

2016-02-23

TN957.51

A

CN32-1413(2016)03-0037-02

10.16426/j.cnki.jcdzdk.2016.03.010