基于小波算法的雷达信号滤波与定位系统

资 源 简 介

本系统主要用于处理复杂的雷达回波信号，通过先进的小波算法实现噪声滤除与高精度的目标定位。系统首先采用离散小波变换对原始雷达回波进行多尺度分解，利用小波去噪技术提取被噪声淹没的有用信号特征，有效提升信号的信噪比。在信号增强的基础上，系统引入局部相关运算机制，通过在时频域内对发射脉冲与回波信号进行滑动相关匹配，精确识别微小的信号到达时间差。这种局部相关方法相比传统互相关具有更好的抗多径干扰能力和更高的时延估计算法分辨率。最后，系统根据计算出的精确时延数据，结合已知的波速和传感器阵列布局，建立定位几何方程组，从

详 情 说 明

基于小波算法的雷达信号滤波与局部相关定位系统

项目介绍

本项目是一套集成化雷达信号处理与目标定位仿真系统。其核心目标是解决在低信噪比（SNR = -5dB）及复杂电磁环境下，如何从淹没在噪声中的雷达回波里提取微弱特征，并实现高精度的目标空间轨迹跟踪。系统融合了时频分析领域的小波变换技术与经典的时延估计理论，采用三边定位几何模型对移动目标进行全过程模拟与实时解算，广泛适用于电子对抗、防空侦察及精细化雷达探测等领域。

功能特性

1. 高保真信号建模：系统内置线性调频（LFM）脉冲发生器，模拟产生具有宽带特性的雷达发射信号。
2. 深度噪声抑制：采用5层离散小波变换（DWT），通过启发式软阈值处理，能够有效滤除多径干扰和高斯白噪声。
3. 高分辨率时延估计：利用局部相关匹配机制，通过对去噪后的回波与参考脉冲进行滑动互相关运算，精确锁定回波到达时间差。
4. 动态目标跟踪：支持多基站协同探测，利用非线性最小二乘法实时解算三维坐标，并生成连续的目标运动轨迹。
5. 直观可视化分析：提供时域信号对比、相关性能分析以及三维空间轨迹图，便于量化评估系统定位误差（RMSE）。

系统逻辑与算法实现

1. 物理环境与信号建模

系统首先构建了一个包含4个固定基站（传感器阵列）的探测区域，并预设了模拟移动目标的真实三维运动轨迹。雷达信号采用LFM（线性调频）脉冲，采样频率设定为10MHz，通过计算目标与各基站间的双程距离，生成带有物理时延的回波序列。

2. 小波域去噪算法

针对回波中注入的-5dB强噪声，系统执行以下处理流程：

• 多尺度分解：使用 sym4 小波基函数，对原始信号进行5层离散小波分解，将有用信号与噪声分布在不同的频带内。
• 阈值选取与应用：调用 heursure 启发式规则确定降噪阈值，并对各层细节系数进行软阈值压缩，去除高频随机噪声。
• 信号重构：通过逆离散小波变换（IDWT）恢复出纯净的雷达脉冲包络，大幅提升后续处理的信噪比。

3. 时延估计与局部相关

系统在时频域内执行滑动窗口相关运算：

• 计算去噪回波序列与原始参考信号的互相关函数。
• 寻找相关峰值的最大值位置（Peak Detection），将其对应的滞后点数转换为精确的到达时间差（TOA）。

4. 空间几何解算

定位模块将探测到的时延转化为距离观测量。由于测量方程是非线性的（二次方程组），系统引入了非线性优化策略：

• 损失函数构建：以计算距离与观测距离之间的平方误差之和最小化为目标。
• 递归求解：采用 fminsearch 算法，以上一时刻的坐标作为初值进行迭代，实时解算目标在X、Y、Z轴上的坐标点。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 必备工具箱：

- Signal Processing Toolbox（用于相关计算及滤波）。 - Wavelet Toolbox（用于离散小波分解与去噪）。 - Optimization Toolbox（用于位置坐标的非线性搜索解算）。

实现细节分析

• 鲁棒性设计：通过小波软阈值处理，系统在负信噪比环境下仍能保持较高的特征提取成功率。
• 实时性模拟：代码采用逐帧循环处理模式，模拟了实际雷达系统中“信号接收-预处理-定位计算”的实时流水线工作流程。
• 误差量化：系统在运行总结中会自动计算均方根误差（RMSE），通过与已知真实路径对比，直观展示小波去噪对定位精度提升的贡献。