低信噪比下多高斯脉冲组成的激光雷达回波信号滤波算法.pdf

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第21卷第9期电光与控制Vo1．21No．92014年9月Electr—micsOptics＆ControlSep．2014doi：10．3969／j．issn．1671—637X．2014．09．003低信噪比下多高斯脉冲组成的激光雷达回波信号滤波算法樊宪唐，张斌，马鹏阁，羊毅(1．中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所，河南洛阳471009；2．河南机电职业学院，郑州450021；3．郑州航空工业管理学院，郑州450015)摘要：针对激光目标回波信号在高信噪比与低信朵比时脉冲波形不同的特点，研究设计了针对低信噪比下多高斯脉冲组成的回波信号进行降噪的小波滤波算法。首先介绍了光电探测中信噪比的定义，给出了不同信噪比下脉冲回波的实际波形。接着，研究了高信噪比时激光回波的时域积累及差分平滑滤波算法，仿真并分析了算法性能。随后，对低信噪比下多高斯脉冲组成的目标脉冲波形采用小波低频系数重构滤波，通过仿真实验选择了合适的小波基以及分解层级。关键词：低信噪比；激光回波；多高斯脉冲组成；小波重构中图分类号：V271．4；TN956文献标志码：A文章编号：1671—637X(2014)09—0011—05AFilterAlgorithmforLaserRadarEchoSignalofMulti．GaussianPulseatLowSNRFANXian．tang，ZHANGBin，MAPeng．ge。YANGYi，(1．LuoyangInstituteofElectro—OpticalEquipment，AVIC，Luoyang471009，China；2．HenanMechanicalandElectricalVocationalCollege，Zhengzhou450021，China；3．ZhengzhouInstituteofAeronautics1IndustryManagement，Zhengzhou450015，China)Abstract：ConsideringthecharacteristicsofpulsewaveformoflaserechosignalinhighSNR，whichisdifferentfromthatinlowSNR，awaveletfiheringalgorithmforlowSNRGausspulseechosignalwasstudied．ThedefinitionofphotoelectricdetectionSNRisintroduced，andthedifferentSNRpulse—echowaveformsarepresentedinthepaper．Then，theechosignalaccumulationintimedomainandsmoothfilteringalgorithmunderhi【ghSNRconditionsarestudied．Thesimulationandanalysisoftheperformanceofthealgorithmaregiven．Subsequently．forthemulti-GaussianpulseinthelowSNRofthetargetpulsewaveform，thelow．frequencywaveletcoefficientreconstructionfilterisadopted，andanappropriatewaveletfunctionanddecompositionlevelareselectedbysimulationexperiments．Keywords：lowSNR；laserecho；multi—Gaussianpulse；waveletreconstruction照射获取目标精确的距离信息，实现对光电目标三维0引言空问的定位。受到机载条件下激光发射功率的限制，现代飞机在微波雷达失效或者为避免己方暴露而光电探测系统中激光探测距离远不及红外，相差达数主动关闭的情况下，通常采用光电探测方式对空域或十千米，这导致当目标位于激光作用距离之外却又在地面目标进行搜索与探测。机载光电探测系统通常包红外探测范围之内时，飞行员将只能发现目标而无法括红外探测单元和脉冲激光雷达单元。前者用于被动获知精确距离信息。通过采用多脉冲激光照射及回波探测空域目标的热辐射，锁定目标方位；后者通过激光数字信号处理技术降低可检测信噪比是提高激光作用●距离的重要手段。收稿日期：2013—08—12修回日期：2014-06—05脉冲激光雷达的准匹配滤波及多帧相关检测等数基金项目：河南省科技攻关项目(132102210390)；航空科学基金(20字信号处理算法能有效检测出脉冲激光目标¨。基105155003)作者简介：樊宪唐(1977一)，男，山东菏泽人，学士，工程师，研究方于背景特征参数的目标检测算法运用高阶统计量作为向为激光信号处理。背景特征值对杂波数据进行处理，实现目标与背景的 第9期樊宪唐等：低信噪比下多高斯脉冲组成的激光雷达回波信号滤波算法13的展宽因素)。图2a～图2c系同一目标(位于lOOt)点匹配时，数字“带通”滤波的效果才较好。处)的连续3次激光照射回波仿真波形，信噪比分别为3小波低频系数重构激光回波降噪算法2．2、1．8、3。图2d为图2a～图2c3个脉冲回波信号累加后的波形，图2e为对图2d利用式(5)做差分滤波3．1算法描述后的波形，图2f为图2e做6点平滑滤波的波形，图2f小波分析是一种具有多分辨分析特性的时频域分中，直线为以噪声均方根的5倍划出的门限。三脉冲析方法。1987年，MALLATS将多分辨率分析思想引累加能使回波信噪比达到4．4，而通过差分、平滑滤入小波分析，得到一种快速实现小波分析算法，采用正波，信噪比又可改善到5．5。这样，图2f中1000I处交镜像滤波器组实现对离散序列的小波分解及重构。的目标脉冲及部分噪声假目标已高于设定阈值。图3和图4所示为小波分解与重构过程。b图3离散序列的小波分解过程Fig．3Waveletdecompositionofdiscreteseries3册嚣蚋图4离散序列的小波重构过程fFig．4Waveletreconstructionofdiscreteseries图2激光目标回波的时域处理图中，和是低通滤波器组，和是高通Fig．2Lasertargetechoprocessingintimedomain滤波器组，它们的输出分布对应离散信号的低频轮廓2．3算法性能分析和高频细节。为了对算法的滤波性能加以分析评估，设定信噪激光回波信号主要集中于低频范围。小波分解后比为2～5随机发生回波进行1000次滤波仿真，回波的高频信息基本是噪声，对回波进行小波分解后的高经滤波后平均信噪比统计如表1所示。频信息作舍去处理，仅留下低频信息进行重构。原始表1不同信噪比下时域数字滤波的信噪比改善图蒜团信号的频带被分为低频和高频两部分，滤波后输出序Table1Improvementofditalfilteringintime列的带宽只有原始信号的一半。由带限信号的采样定domainatdiferentSNRs理知，将采样率降低一半而不丢失任何信息，这样，通原始SNR2344；5曩滤波后SNR4．486．097．4t7i908-32过2倍抽取可使总的输出序列长度保持一致。基于小波分解低频信息重构的算法中，小波基的对100次实验结果加以统计，得到设定信噪比下的选择以及分解级数都会对信噪比的改善有较大影响。目标平均检测概率和目标平均捕获时间，如表2所示。表2不同信噪比下时域数字滤波算法检测-眭能目前，已提出的小波函数可以分为3类：第1类是“原Table2Targetde~ctionperformanceofdigitalfiltering始(Crude)小波”，常见的有Haar小波、Morlet小波、intimedomainatdiferentSNRsMexicanhat小波、Gaussian小波等；第2类是Daube—cheis构造的正交小波，常见的有Db小波、对称小波、检测概率／％959999l0olI)0Coiflets小波和Meyer小波；第3类是由Cohen，Dau—塑堕塑!：兰：．．竺．_三．．三．三一bechies构造的双正交小波，双正交滤波器组(简称bior上述时域数字滤波方法将差分及平滑相结合，差(Nr，Nd))，其中，Nr是低通重建滤波器的阶次，Nd是分滤波相当于高通滤波，平滑滤波则对应低通滤波。低通分解滤波器的阶次。然而，只有在时域处理的点数与目标回波脉冲宽变相基于小波分解低频信息重构降噪算法仿真实现的 14电光与控制第21卷步骤如下。可以看出，原始信噪比为1．3的回波，经过三脉冲1)依照激光目标模型，按一定信噪比随机发生激累加和小波降噪后信噪比可提高到约5．5，再利用阈光目标回波信号，其中噪声为零均值高斯白噪声；值比较和多帧校验即可检测出目标。2)基于选择的小波基函数进行小波分解，得到各选择Coil3一I3来实现小波降噪。表5给出不同信级低、高频小波系数；噪比下算法的平均检测概率和平均捕获时间。其中，3)将高频小波系数置为0；为三脉冲积累前的信噪比。4)基于选择的小波基函数进行小波重构，得到滤表5不同信噪比下小波重构降噪算法检测性能波后激光回波信号；Table5Targetdetectionperformanceofwavelet5)计算滤波后回波信号的信噪比；reconstructionfilteringatdiferentSNRs6)更改小波基，重复上述实验过程；7)在上述实验基础上更改小波分解级数，统计信噪比改善实验数据，可对比得到滤波效果最好的小波基及对应分解级数。可以看出，小波重构低通滤波可以将激光目标最3．2算法性能分析小可检测信噪比降低到1．3。首先，选择恰当的小波基函数。经实验对比发现，3．3算法仿真与分析Coil3小波和Db4小波的降噪效果总体上好于其他典仿真实验首先对比了平滑滤波和几种正交、双正型小波。对这两种小波基，还需在不同分解级别考察交小波基低频分解系数重构进行降噪的效果。针对不算法的滤波性能。同的小波基、小波分解级进行仿真实验，统计最佳小波表3所示为Coif3小波和Db4小波在不同分解级基和分解级别。别，针对信噪比为2～5的回波信号进行1000次小波仿真：基于目标信号模型发生的单帧随机激光回滤波后的信噪比统计平均数值。波信号(n)的信噪比为1．98，目标脉冲波形位于表3不同分解级别小波基滤波的信噪比改善对比100～119处，峰值点位于106点处。图5中，图5a为Table3Improvementofwaveletfiltering激光雷达信号，图5b～图5e从上至下依次为仿真得到atdiferentdecompositionlevels了l2点平滑滤波，Coil3对称小波、bior6．8双正交小RsN．0Coi3一IACoil3一L3Colt3-L2Dh4一I5Db4IADb4一L3Filter，11．994．684．903．533．604．623．834．48波、Db4正交小波进行3级分解低频系数重构后的激23．O06．216．775．134．6961125．296．17光回波信号。对应滤波后的信噪比分别为4．64、5．76、34．037．2O8．256．525．387．146．437．4O5．03和5．16。45．087．879．327．725．827．8l7．308．32表3中，对应于滤波前的信噪比，Filter为平滑滤波器。总体上，Coil3在三级分解层次上的滤波性能aLaserradarechosignalRsN=1-98最好，Db4小波在四级分解层次上的降噪性能也较好。．选择Coif3一L3和Db4．I4小波，在不同信噪比下进行1000次基于小波分解低频信息重构滤波实验，统计其信噪比改善状况。表4所示为不同信噪比下利用小波降噪算法处理后的信噪比改善情况。表中给出了1000次随机发生信号的信噪比原始值、经折算的三脉冲累加前的信噪比夸以及不同小波基滤波后的信噪比的统计均值。表4不同信噪比下各小波滤波性能对比dWaveletreconstructionS2withbior6．8N=5．03Table4ImprovementofwaveletfilteringperformanceatdiferentSNRsCoil3一L3DIM—L4FilterRsHCoil3·L3Db4·IAFilterRs．．NeWaveletreconstruction$3withDb4N=5．16l3．833．683．5O0．8757．586．686．842．O324．324．143．951．oo68．827．5l7．902．63图5不同小波基重构滤波后的回波信号波形35．485．135．o01．3079．327．818．322．93Fig．5Echosignalwaveformafterwavelet46．716．O86．o91．7lreconstructionfiltering 第9期樊宪唐等：低信噪比下多高斯脉冲组成的激光雷达回波信号滤波算法15图5b为采用平滑滤波后的信号波形；图5c为采XIAGF，ZHAOBJ，HANYQ．Targetdetectioninthree用Coil3小波重构滤波后的信号波形；图5d为关用pulselaserradar[J]．Opto—ElectronicEngineering,2006，bior6．8小波重构滤波后的信号波形；图5e为采用Db433(3)：137—140，144．小波重构滤波后的信号波形。[3]平庆伟．基于背景特征参数的激光雷达目标检测[J]．光学学报，2008，28(s2)：304—307．仿真实验表明：运用Coif3小波所得的低频信息对PINGQw．Signaldetectionoflaserradarbasedonthe目标检测更有效，可以看出，在信噪比为1．98时，利用backgroundcharacterparameter[J]．ActaOpticaSini-小波分解法就能很好地滤除噪声，再通过阂值比较可ca,2008，28(s2)：304—307．检测出弱小目标的位置。[4]FANGHT，HUANGDS．Noisereductioninlidarsignal综上所述，Coif3小波的滤波性能较好，且其分解层basedondiscretewavelettransform『J]．OpticsCommuni—次只需3级。与Db4小波降噪对比，Db4在4级分解降cations，2004，233(1—3)：67-76．噪效果较好但运算量却更大。在实时硬件实现中，通过[5]马鹏阁，齐林，羊毅，等．机载多脉冲激光雷达目标信回波数字处理器中的定时器统计降噪算法处理单帧数号模拟器的研究[J]．光学学报，2012，32(1)：271—据的运行时间。其中，利用c语言编写的Coif．I3小波276．重构降噪算法中，经编译后的代码运行单帧三脉冲300MAPG，QIL，YANGY，eta1．Studyonairbornemulti—KB样本处理所需的时间为82．6Ins，利用汇编语言编写pulseladartargetsignalsimulator[J]．ActaOpticaSini—的代码运行时间为46ms。因此，算法可以达到脉冲重ca,2012，32(1)：271—276．复频率最高为20Hz的目标实时检测要求。[6]平庆伟，何佩琨，赵保军，等．高分辨中远程激光测距机的数字信号处理研究[J]．激光与红外，2003，334结论(4)：261—264．PINGQW’HEPKZHAOBJ，eta1．Studyondigitalsig-本文针对数字化脉冲激光目标的检测提出了回波nalprocessorofthehighresolutionmiddleandlongrange信号滤波算法。在高信噪比时可采用运算量较小的时laserranger[J]．Laser＆Infrared，2003，33(4)：261-264．域数字滤波算法，低信噪比时采用小波重构滤波算法r7]KNIGHTFK，KLICKDI，RYAN—HOWARDDP，eta1．可以降低目标最小可检测信噪比，实现了激光雷：目Three—dimensionalimagingusingasinglelaserpulse标作用距离的有效提高。[J]．Proc．SPIE，1103，LaserRadarIV，174，1989，doi：10．1117／12．960570．参考文献[8]羊毅，倪旭翔，陆祖康，等．脉冲激光模拟器[J]．光电马鹏阁，柳毅，齐林，等．低信噪比下脉冲激光雷达回波工程，2000，27(6)：43—47．信号小波域滤波算法[J]．电光与控制，2011，18(4、I：26—rANGY，NIXX，LUZK，eta1．Apulselasersimulator29．[J]．Opto—ElectronicEngineering，2000，27(6)：43—47．MAPG，LIUY，QIL，eta1．Waveletfilteralgorithmfor91刘延峰，潘泉，张冠杰．一种提高雷达作用距离的有效echosignalofpulsedlaserradaratlowSNRf”．Elec．方法[J]．控制与决策，2006，21(8)：885．888．tronicsOptics＆Control，2011，18(4)：26—29．LIUYPANQ，ZHANGGJ．Efficientapproachtoen—[2]夏桂芬，赵保军，韩月秋．三脉冲激光雷达的目标检测hancemaximumradarrange[J]．ControlandDecision，[J]．光电工程，2006，33(3)：137—140，144．20o6．21(8)：885—888．(上接第l0页)groundattack[J]．SystemEngineering-Theory＆Prac—YANGJ．GAOWY，LIUJ．Threatassessmentmethodtiee，2012，32(1)：211—218．basedonBayesiannetwork[J]．JournalofPLAuersity[6]rAMADAK．Probability—possibilitytransformationbasedofScienceandTechnology：NaturalScienceEdition，：2010，onevidencetheory[C]／／ProceedingoftheIEEEIFSA11(1)：43—48．WorldCongress，2001，1：70-75．[5]李望西，黄长强，吴文超，等．空地精确制导武器对地[7]李俊生，丁建立．基于贝叶斯网络的航班延误传播分攻击目标毁伤评估[J]．系统工程理论与实践，2012，析[J]．航空学报，2008，29(6)：1598—1604．32(1)：211-218．UJS，DINGJL．AnalysisofflightdelaypropagationusinguWx，HUANGCQ，wUwC，eta1．Battledamageas—BayesiannetworkslJ}．ActaAeronauticaetAstronauticasessmentofair—to-groundprecisionguidedweaponlir—to一Sinica,2008，29(6)：1598—1604．