基于小波消噪的雷达回波检测系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现一种高效的雷达回波信号提取与检测方案，专门用于解决低信噪比环境下的目标识别问题。系统首先模拟生成或读入含噪的雷达脉冲信号，利用小波变换的多分辨率分析特性，将原始回波信号分解至不同尺度的频率子带。通过应用自适应阈值函数（如软阈值或硬阈值处理）对小波系数进行筛选，有效抑制随机白噪声并保留具有突变特征的目标回波前沿。去噪后的信号经逆小波变换重构，使其包络更为平滑且特征显著。在此基础上，系统采用恒虚警检测（CFAR）或能量门限分析技术，自动判断回波信号的有无，并精准定位脉冲峰值所对应的时

详 情 说 明

基于小波消噪的雷达回波检测系统

项目介绍

本项目是一款专为低信噪比环境设计的雷达信号处理仿真系统。在现代电子对抗与复杂电磁环境下，雷达回波往往被掩埋在强烈的背景噪声中。本项目利用离散小波变换（DWT）的多分辨率分析优势，结合恒虚警检测（CFAR）理论，实现了一套从原始信号模拟、深度消噪、特征提取到目标定位的自动化处理流程，能够精准识别并测量远距离目标的物理参数。

功能特性

• 双目标复杂环境模拟：支持多目标（如不同距离和反射强度）的回波信号合成，并能模拟极低信噪比（如-6dB）的严苛探测环境。
• 智能小波消噪引擎：采用 Daubechies 小波基，通过多层频率分解提取目标特征，并利用自适应全局阈值技术有效抑制宽带高斯白噪声。
• 高保真包络提取：利用希尔伯特变换生成解析信号，在保留目标脉冲锐度的同时消除载频相位干扰，为后续检测提供平滑的特征曲线。
• 自适应恒虚警检测：集成单元平均（CA-CFAR）算法，通过动态采集目标周边的噪声背景，在保证恒定虚警概率的前提下，自动生成判决门限。
• 精密定位与性能评估：自动解算目标的往返时间索引，计算目标的精确物理位移，并实时统计信噪比（SNR）增益与测距误差。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 必备工具箱：

- Wavelet Toolbox（用于执行小波分解、阈值处理及信号重构）。 - Signal Processing Toolbox（用于执行希尔伯特变换、白噪声注入及包络分析）。

实现逻辑与算法说明

系统的实现遵循严谨的信号处理链条，其核心逻辑如下：

1. 回波信号合成：

系统在 100MHz 的高采样率下，根据物理运动学规律计算目标往返时延（$2R/c$）。在对应的采样位置上生成固定脉宽（2us）且包含载频频率（10MHz）的余弦脉冲回波。为了模拟真实探测环境，系统向纯净信号中注入预设的分贝浓度的加性高斯白噪声。

1. 多分辨率小波降噪：

算法调用 wavedec 对含噪信号进行 5 层深度分解，选用 db8 小波基以获得良好的时频局部化性能。消噪核心基于 Donoho 全局阈值原理：首先从第一层细节系数中提取中位数绝对偏差（MAD）来稳健地估算噪声标准差，随后利用 $sigma sqrt{2log(N)}$ 计算全局门限。对各层细节系数应用“硬阈值”或“软阈值”收缩处理后，通过 waverec 逆变换重建出干净的突变信号。

1. 包络分析与检测门限计算：

重构后的信号通过希尔伯特变换（Hilbert Transform）由实信号转换为复解析信号，其幅值即为脉冲包络。此时，系统启动 CA-CFAR 算法，设置 40 个训练单元以感知背景功率，设置 4 个保护单元以防止邻近目标干扰检测门限。阈值因子 $alpha$ 根据设定的虚警概率（$10^{-5}$）动态计算，确保系统在复杂背景下即便噪声水平波动也能维持稳定的误报率。

1. 目标判定与测距解算：

当信号包络超过 CFAR 动态门限时，系统输出逻辑值“1”。通过寻找这些逻辑标志位的连续区域并定位其包络峰值，系统确定了反映目标往返精确时间的采样索引。最终利用电磁波传播公式，将时间偏移量转换为目标的米级距离。

关键过程细节分析

• 小波收缩（Shrinkage）：不同于传统的频域低通滤波，小波消噪能在抑制噪声的同时完整保留雷达脉冲的前沿上升陡度，这对提高测距精度至关重要。
• 自适应阈值：系统不使用固定数值作为去噪门限，而是根据输入信号每一帧的实际噪声统计特性实时生成，增强了复杂环境下的鲁棒性。
• CFAR 关键参数：通过调整训练单元与保护单元的比例，平衡了检测概率与处理增益，有效规避了采样截断误差。

使用方法

1. 启动 MATLAB，将工作目录切换至本项目路径。
2. 在命令行窗口直接运行主函数。
3. 系统将自动弹出可视化分析图表，包含：

- 原始含噪信号与纯净信号的时间域波形对比。 - 小波分解后的系数量化分布图。 - 重构后的信号包络、去噪信号与动态 CFAR 门限的拟合曲线。 - 最终检测结果的脉冲对准标志位。

1. 性能报告：在 MATLAB 命令行中查看输出的信噪比提升分贝数、检测到的目标个数、每个目标的估计距离以及与预设真实值的绝对误差值。