Ứng dụng biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao HOS trong tách và định vị xung radar nhiễu

• Tác giả: Thái Quang Tâm
• Người hướng dẫn: TS. Trần Hoài Trung
• Trường học: Đại học Giao thông Vận tải
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
• Đề tài: Phương pháp biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao HOS để tách và định vị xung radar trong môi trường nhiễu
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Năm xuất bản: 2009
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• 1. PHẦN I: MỞ ĐẦU
• 1.1. LÝ DO LỰA CHỌN ĐỀ TÀI
• 1.2. MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.2.1. Mục tiêu của đề tài
• 1.2.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.3. Ý NGHĨA ĐỀ TÀI
• 2. PHẦN II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RADAR VÀ TÁCH TÍN HIỆU RADAR
• 2.1. TỔNG QUAN VỀ RADAR
• 2.1.1. Phân loại Radar
• 2.1.2. Độ phân giải cự ly
• 2.1.3. Tần số Doppler. Sự nhất quán (Coherence)
• 2.1.4. Phương trình Radar
• 2.2. TÁCH SÓNG RADAR
• 2.2.1. Tách sóng trong nhiễu. Xác suất báo động lầm
• 2.2.2. Xác suất phát hiện
• 2.2.3. Kết hợp xung (Pulse Integration)
• 3. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT BIẾN ĐỔI WAVELET – WAVELET PACKET
• 3.1. ĐÔI NÉT VỀ SỰ PHÁT TRIỂN CỦA WAVELET
• 3.1.1. Những năm đầu thập niên 1980
• 3.1.2. Biến đổi Wavelet liên tục - CWT
• 3.1.3. Hộp Wavelet Heisenberg
• 3.1.4. PHÂN TÍCH ĐA PHÂN GIẢI - MRA
• 3.1.5. Cơ sở wavelet trực giao
• 3.1.6. Cơ sơ wavelet nhị trực giao
• 3.1.7. Một số họ cơ sở wavelet
• 3.1.8. Cơ sở Wavelet Haar
• 3.2. BIẾN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC - DWT
• 3.2.1. Các bộ lọc băng. Tiền lọc tín hiệu
• 3.2.2. Sự phân cắt tín hiệu
• 3.3. BIẾN ĐỔI WAVELET PACKET
• 3.4. ỨNG DỤNG TRIỆT NHIỄU TÍN HIỆU BẰNG BIẾN ĐỔI WAVELET VÀ WAVELET PACKET
• 4. CHƯƠNG 3: LÝ THUYẾT THỐNG KÊ BẬC CAO
• 4.1. Tại sao sử dụng HOS
• 4.2. Cumulant, moment và các đặc tính của chúng
• 4.3. ĐỊNH NGƯỠNG MỀM BIẾN ĐỔI WAVELET PACKET BẰNG HOS
• 5. CHƯƠNG 4: GIẢI THUẬT MÔ PHỎNG
• 5.1. Mục tiêu mô phỏng
• 5.2. Các điều kiện và giả thiết mô phỏng. Sơ đồ giải thuật mô phỏng
• 5.3. Tách nhiễu xung radar bằng biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao HOS
• 5.4. Mô phỏng đánh giá khả năng tách nhiễu xung radar bằng biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao HOS
• 5.5. Mô phỏng đánh giá khả năng định vị vị trí xung radar theo thời gian
• 6. CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
• 6.1. Kết quả tách nhiễu xung radar bằng biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao HOS
• 6.2. Kết quả mô phỏng đánh giá khả năng tách nhiễu xung radar
• 6.3. Mô phỏng đánh giá khả năng tách nhiễu xung radar bằng biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao HOS so với WFT
• PHẦN III: KẾT LUẬN
• 7. HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• BẢNG CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH

I. Phương pháp biến đổi wavelet và wavelet packet

Phương pháp biến đổi wavelet và wavelet packet là các công cụ mạnh mẽ trong xử lý tín hiệu, đặc biệt trong việc phân tích tín hiệu không dừng. Biến đổi wavelet cho phép phân tích tín hiệu ở nhiều mức độ chi tiết khác nhau, trong khi wavelet packet cung cấp khả năng phân tích sâu hơn bằng cách chia nhỏ tín hiệu thành các thành phần tần số cụ thể. Cả hai phương pháp này đều có ưu điểm trong việc định vị tín hiệu và tách xung radar trong môi trường nhiễu.

1.1. Biến đổi wavelet

Biến đổi wavelet là một kỹ thuật phân tích tín hiệu dựa trên các hàm wavelet, cho phép phân tích tín hiệu trong cả miền thời gian và tần số. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong việc phát hiện các xung radar ngắn và không ổn định. Wavelet cung cấp khả năng định vị tín hiệu tốt hơn so với biến đổi Fourier, đặc biệt trong các tình huống nhiễu tín hiệu cao.

1.2. Wavelet packet

Wavelet packet là một mở rộng của biến đổi wavelet, cho phép phân tích tín hiệu ở mức độ chi tiết hơn. Phương pháp này chia tín hiệu thành các gói tần số nhỏ hơn, giúp tăng cường khả năng tách xung radar và định vị tín hiệu trong môi trường nhiễu. Wavelet packet đặc biệt hữu ích trong việc xử lý các tín hiệu có SNR thấp.

II. Thống kê bậc cao HOS và ứng dụng

Thống kê bậc cao (HOS) là một công cụ toán học mạnh mẽ trong phân tích tín hiệu, đặc biệt trong việc xử lý các tín hiệu phi tuyến và không Gauss. HOS cung cấp thông tin về các đặc tính bậc cao của tín hiệu, giúp cải thiện khả năng tách xung radar và định vị tín hiệu trong môi trường nhiễu. Phương pháp này thường được kết hợp với biến đổi wavelet để tăng hiệu quả xử lý.

2.1. Cumulant và moment

Cumulant và moment là các đại lượng cơ bản trong thống kê bậc cao. Chúng cung cấp thông tin về các đặc tính bậc cao của tín hiệu, giúp phân biệt giữa tín hiệu và nhiễu. Cumulant đặc biệt hữu ích trong việc phát hiện các xung radar có SNR thấp, vì chúng không bị ảnh hưởng bởi nhiễu Gauss.

2.2. Ứng dụng HOS trong tách xung radar

HOS được sử dụng để định ngưỡng mềm trong biến đổi wavelet packet, giúp loại bỏ nhiễu và tách các xung radar hiệu quả hơn. Phương pháp này đặc biệt hữu ích trong các tình huống nhiễu tín hiệu cao, nơi các phương pháp truyền thống không đạt được hiệu quả mong muốn.

III. Tách và định vị xung radar trong môi trường nhiễu

Kết hợp biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao (HOS) tạo ra một phương pháp hiệu quả để tách xung radar và định vị tín hiệu trong môi trường nhiễu. Phương pháp này cho phép phát hiện các xung radar có SNR thấp và định vị chính xác vị trí của chúng trong thời gian thực.

3.1. Tách xung radar

Phương pháp tách xung radar dựa trên biến đổi wavelet packet và HOS cho phép loại bỏ nhiễu và phát hiện các xung radar yếu. Wavelet packet cung cấp khả năng phân tích tần số chi tiết, trong khi HOS giúp tăng cường khả năng phân biệt giữa tín hiệu và nhiễu.

3.2. Định vị xung radar

Định vị xung radar được thực hiện bằng cách sử dụng biến đổi wavelet packet để xác định thời gian xuất hiện của các xung radar. Phương pháp này cho phép định vị chính xác các xung radar trong môi trường nhiễu, đặc biệt trong các hệ thống radar quét nhanh.

IV. Ứng dụng thực tế và kết quả mô phỏng

Phương pháp kết hợp biến đổi wavelet packet và thống kê bậc cao (HOS) đã được áp dụng thành công trong các hệ thống radar thực tế. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp này cải thiện đáng kể khả năng tách xung radar và định vị tín hiệu trong môi trường nhiễu, đặc biệt trong các tình huống SNR thấp.

4.1. Kết quả tách nhiễu

Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp tách nhiễu dựa trên biến đổi wavelet packet và HOS đạt hiệu quả cao hơn so với các phương pháp truyền thống như biến đổi Fourier cửa sổ. Phương pháp này giúp loại bỏ nhiễu và phát hiện các xung radar yếu một cách chính xác.

4.2. Đánh giá khả năng định vị

Phương pháp định vị xung radar dựa trên biến đổi wavelet packet cho phép xác định chính xác thời gian xuất hiện của các xung radar trong môi trường nhiễu. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp này đạt độ chính xác cao, đặc biệt trong các hệ thống radar quét nhanh.