多脉冲远程激光测距回波处理方法研究
多脉冲远程激光测距回波处理方法研究
作者:张月 ;王春阳 ;刘妍妍 ;于艳鑫
激光测距仪可以分为脉冲式激光测距和相位式激光测距。脉冲式激光测距机因其具有不需要合作目标且测程远的优点,广泛应用于军事上对各种战场目标的测距。激光器发射平均功率小于lm W 为安全功率,鉴于这个前提,在恶劣环境下的回波信号能量微弱,信号淹没在噪声中,难以检测。由于单次激光能量很小,回波信号极弱,为了能够有效地从极低信噪比环境下提取出回波信息,很多专家和学者对多脉冲体制的激光测距技术进行了广泛的研究,均提出了提高信噪比的方法。
愧旭翔、胡凯利用互相关方法对原始信噪比为O .lld B 的回波信号进行处理,处理后的信噪比提高到5.92dB;刘慧慧等人采用互相关叠加算法将信噪比小于1 的原始信号提高到10.37dB;黄开仁等人在三脉冲体质下通过采用滑窗积累、差分滤波、平滑滤波以及三阶累积量滤波的一系列方法将信噪比提高约5dB。由于受到激光器功率、体积等因素的限制[1],国内外通常采用间隔数百微秒的3 个脉冲,本文同样采用的是个脉冲叠加的方式,由200Msps的高速A D 采样,进行回波信号预处理,然后将处理后的信号送入EMD+ 小波去噪处理单元,最后由峰值检测方法得到峰值所在位置,从而定位回波信号。
1 激光回波信号的处理
1.1多脉冲叠加原理
多脉冲叠加方法核心思想是对回波信号进行叠加,利用回波信号间的相关性和噪声间的不相关性,有效提高信号的能量,抑制噪声的能量。
1.2 E M D 算法原理
Empirical Mode Decomposition 简称 EMD[5],中文名称为经验模态分解法,该方法可以将信号分解成多个本征模态函数IMF,每个IM F代表了信号的一段频率信息。IM F需要满足两个条件:
⑴ IMF代表的数据序列中,极值点和过零点的数量必须一致;
(2)在任意时间点上,该信号的数据序列的局部极大、极小值定义的包络的平均值为0 。
因此,EM D信号分解就可以实现将非线性不平稳的多分量信号,分解成为多个平稳的单分量信号。EM D的分解过程可以简要概括为:首先,找到输入信号x(t)所有的极值点,并将所有极大值点按照一定方法拟合成上包络线,同理,将所有极小值点拟合成下包络线;然后计算拟合后的上下包络线的均值,得到mXt);用原始的信号减去这个均值,得到一个新的第一次去掉低频的新信号序列h (〇,若此时该序列满足成为个IMF分量的要求,则将此序列记为第一个IMF分量;若不满足,则重复进行减去均值的操作,直到得到IMF分量为止;将输入信号减去代表IMF分量的Cl(t),得到一个新信号以〇,把该信号当作原始输入信号进行重复操作,直到满足终止条件为止。
仿真结果显示,IMF1 到IMF3 各分量代表从髙到低不同频率段的成分,每一个频率段所包含的频率成分都是不同的。
2.3小波阈值去噪原理
小波阈值去噪原理为:首先对小波进行分解,然后取出各层分解系数,对每层系数中模大于或小于一个阈值的系数进行处理,然后进行重构得到去噪后的信号。
3 基于EM D 的小波阈值去噪方法及实现
传统的EMD降噪方法采取了舍弃高频分量,直接将低频分量和余量进行重构的方法,这种做法虽然在一定程度上提高了信噪比,但也丢失了大量细节信息,并且经过此方法处理后的激光测距回波信号功率大幅度衰减,不利于后续的峰检测,也就无法准确检测回波位置。
由于EM D分解后的各个IM F分量均为时变的平稳的单分量信号[8],而小波阈值去噪很适合这类信号的去噪,故采用小波阈值去噪的方法对高频IMF分量进行去噪再和低频分量及余量重构的方法,即基于EM D的小波阈值去噪方法。阈值方法去噪效果图,其中,信噪比SNR=-3dB。
(a)中信号的峰值功率远小于(b),故采用EMD与小波结合的方法可以在一定程度提高信噪比,并保证峰值功率。但是,在信噪比极低的情况下,此方法同样失去了有效性。由于小波阈值去噪都采用默认的阈值,不能够精确地根据每个IM F分量的特征进行判断,无法实现去噪的要求。本文提出一种改进小波阈值的方法,即对默认阈值进行改进。
信噪比为-15d B 时,将单脉冲改为本文采用的三脉冲,经过叠加算法用改进阈值后的方法进行去噪,改进小波阈值后的去噪方法将信噪比提高到了 2.66dB。基于EMD的默认阈值的小波去噪在极低信噪比下,出现多个回波峰值,已失去了检测回波、定位目标的有效性;而本文提出的方法则可以在极低信噪比下依然能够恢复出信号波峰,通过matlab的fmdpeaks函数可以准确提取出峰值点所在的位置。
4 结论
本文针对远程激光测距回波信号的信号检测难的问题,提出了基于EM D的小波阈值去噪方法。理想情况下,该方法将回波信噪比从-15d B 提高到2.66dB,实现了回波定位,且定位误差在1.5m 以内。由于论文中添加的噪声均为高斯白噪声,更复杂噪声环境下的信噪比提高以及信号检测还需进一步研究。
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