《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于变步长LMS的多普勒雷达回波信号处理方法
电子技术应用
王海涛，姚金杰，王纬地，白建胜
中北大学智能感知技术与装备山西省重点实验室
摘要： 针对复杂电磁环境下多普勒雷达回波信噪比较低导致难以处理的问题，提出一种基于改进箕舌线函数的变步长LMS自适应噪声对消方法。通过在原本的步长迭代公式和滤波器权系数迭代中添加反馈量来提高算法整体的抗干扰性能，在步长迭代中添加补偿量来加快算法初期的迭代速度。仿真结果表明在0至-10 dB信噪比下，所提算法能够有效还原含噪信号中的目标信号，误差均方值最小为0.004 5，最大相关系数为0.95，最大输出信噪比为10.60dB。实测结果表明所提方法在雷达回波信号降噪方面的性能突出，均方误差最小为0.005 5，在实际电磁信号降噪处理中具有适应性和有效性。
中圖分類號(hào)：TN911.71 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256343
中文引用格式： 王海濤，姚金杰，王緯地，等. 基于變步長(zhǎng)LMS的多普勒雷達(dá)回波信號(hào)處理方法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2025，51(8)：53-59.
英文引用格式： Wang Haitao，Yao Jinjie，Wang Weidi，et al. Doppler radar echo signal processing method based on VSS-LMS[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(8)：53-59.
Doppler radar echo signal processing method based on VSS-LMS
Wang Haitao，Yao Jinjie，Wang Weidi，Bai Jiansheng
Key Laboratory of Intelligent Perception Technology and Equipment in Shanxi Province，North University of China
Abstract： In order to solve the problem that Doppler radar echo signal to noise ratio is low in complex electromagnetic environment, a VSS-LMS adaptive noise cancellation method based on improved tongue⁃like curve is proposed. By adding feedback to the original step iteration formula and filter weight coefficient iteration, the overall anti-interference performance of the algorithm is improved, and the compensation is added to the step iteration to speed up the initial iteration of the algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively restore the target signal in the noisy signal with the minimum mean square error of 0.004 5, the maximum correlation coefficient of 0.95 and the maximum output SNR of 10.60 dB under the SNR of 0 to -10 dB. The measured results show that the proposed method has outstanding performance in the noise reduction of radar echo signal, and the mean square error is at least 0.005 5, which is suitable and effective in the actual noise reduction of electromagnetic signal.
Key words : noise cancellation；least mean square algorithm；tongue⁃like curve function；signal-to-noise ratio

引言

多普勒測(cè)速雷達(dá)作為一種非接觸式速度測(cè)量傳感器，被廣泛應(yīng)用于彈丸出膛速度測(cè)試[1]、高速列車速度監(jiān)控[2]和公共交通秩序維護(hù)[3]等領(lǐng)域。多普勒測(cè)速雷達(dá)是根據(jù)其接收信號(hào)與發(fā)射信號(hào)之間的多普勒頻率進(jìn)行動(dòng)目標(biāo)速度計(jì)算[4]，但由于在實(shí)驗(yàn)測(cè)試環(huán)境中存在大量噪聲和靜止雜波干擾[5-6]，導(dǎo)致最終接收到的信號(hào)被噪聲干擾，難以計(jì)算動(dòng)目標(biāo)移動(dòng)速度。

李靜等人[7]采用EMD分解結(jié)合三層小波包變換對(duì)雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，在信噪比為15 dB時(shí)，輸出信號(hào)的信噪比達(dá)到了38.28 dB。安忠毅[8]提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的微弱信號(hào)回波檢測(cè)方法，將CAE與LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)合提升整體系統(tǒng)性能，在0 dB信噪比環(huán)境下，輸出信號(hào)到達(dá)了18.019 dB。Li等人[9]提出一種基于小波變換模極大值多重分形譜的快速獨(dú)立分量分析自適應(yīng)去噪方法，結(jié)果顯示輸出的噪聲信號(hào)幅值下降了近-20 dB。

雖然基于人工智能的信號(hào)降噪算法具有較好的性能，但需要大量的先驗(yàn)知識(shí)和大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為支撐，且算法模型搭建困難。自適應(yīng)算法憑借自身簡(jiǎn)單的算法迭代結(jié)構(gòu)和良好性能，常常被用于信號(hào)降噪處理：火元蓮等人[10]根據(jù)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)LMS濾波算法，在信噪比為-8 dB的條件下，輸出信號(hào)的均方誤差最小為-36 dB。陳希信等人[11]提出一種基于LMS自適應(yīng)濾波的雷達(dá)隨隊(duì)干擾抵消方法，在信噪比為0 dB的條件下，輸出目標(biāo)信號(hào)的信干噪比達(dá)到了24 dB。Thannoon等人[12]提出一種高效高速自適應(yīng)濾波器的收縮和凸組合結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，在處理信噪比為-7.95 dB的ECG信號(hào)時(shí)，輸出信噪比提高了15.4%。Yadav等人[13]通過(guò)引入一個(gè)額外的常數(shù)乘子來(lái)對(duì)RLS自適應(yīng)濾波模型進(jìn)行改進(jìn)，在信噪比為3.9 dB的條件下，所提算法輸出信號(hào)信噪比為19.38 dB。

本文提出了一種基于改進(jìn)箕舌線的變步長(zhǎng)LMS自適應(yīng)噪聲對(duì)消方法來(lái)對(duì)多普勒測(cè)速雷達(dá)回波進(jìn)行降噪處理，所提算法最低可以處理-10 dB信噪比環(huán)境下的帶噪信號(hào)；且不同于其他自適應(yīng)算法在運(yùn)算過(guò)程中存在收斂速度慢、迭代次數(shù)多的問(wèn)題，所提算法計(jì)算的前期就有較強(qiáng)的收斂性，可以較快輸出穩(wěn)定信號(hào)。


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作者信息：

王海濤，姚金杰，王緯地，白建勝

（中北大學(xué)智能感知技術(shù)與裝備山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西 太原 030051）


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