[发明专利]基于变分编码-解码网络的宽带雷达复回波去噪方法

摘要

本发明公开了一种基于变分编码‑解码网络的宽带雷达复回波去噪方法，解决了传统去噪耗时长、对噪声先验依赖的问题。实现步骤：分别获取高信噪比和含噪复距离像的复频谱构成训练集以及测试集；构建变分编码‑解码网络；利用训练集训练变分编码‑解码网络，采用随机梯度下降法更新编码部分网络权值，解码网络权值固为傅里叶基；当两次更新目标函数变化小于10e‑4时，训练结束，否者继续迭代更新；测试集输入已训练的网络，其输出为去噪后的复频谱，将去噪后的复频谱做逆快速傅里叶变换得到去噪的复距离像。本发明的变分编码‑解码网络去噪性能较好，去噪时间短，对噪声先验无依赖。用于噪声背景下对飞机、汽车等运动目标的雷达回波噪声抑制。

主权项

1.一种基于变分编码‑解码网络的宽带雷达复回波去噪方法，其特征在于，通过利用变分编码‑解码网络对含噪信号进行去噪，包括有以下步骤：(1)获取雷达原始数据并构成训练集和测试集：在合作条件下获取高信噪比雷达宽带复回波数据集，并对其做快速傅里叶变换，得到宽带雷达目标的复距离像的复频谱，并对每一个距离像的复频谱做归一化，构成训练集；在实际环境及非合作条件下获取含噪的宽带雷达目标复回波数据集，做快速傅里叶变换并归一化得到含噪复距离像的复频谱构成的测试集，N表示距离像的个数，P表示距离像的维度；(2)构建变分编码‑解码网络结构并初始化：解码网络部分结合宽带雷达信号的散射点模型，固定解码网络权值为傅里叶基，而编码网络对散射点模型中的复散射系数进行变分推断，实现信号去噪，具体有2a)网络层数以及节点数设置：编码网络部分各层的网络节点数为P‑·‑K，其中输入层节点数与复距离像的维度P一致，·表示隐层及其节点数，K表示生成复散射系数的维度，解码网络部分节点数为K‑P,其中解码网络的输出也为复距离像，因此输出层节点数也为P；2b)初始化变分编码‑解码网络权值：解码网络部分的权值固定为傅里叶基Φ₁或Φ₂，当解码网络的权值采用正常分辨率的傅里叶基Φ₁时，K＝P，当采用两倍超分辨率傅里叶基Φ₂时，K＝2P，同时随机初始化编码网络部分的权值；(3)训练变分编码‑解码网络：3a)将训练集输入到构建的变分编码‑解码网络中，利用随机梯度下降法迭代更新变分编码‑解码网络中编码网络部分的权值，解码网络部分权值固定；3b)判断相邻两次迭代时目标函数变化量是否小于门限Th，如果是，则迭代终止，变分编码‑解码网络训练结束，否则，继续迭代更新网络参数，直至相邻两次迭代时目标函数变化量小于门限Th；(4)利用已训练的变分编码‑解码网络对含噪测试数据进行去噪：将测试集输入到已训练的变分编码‑解码网络中，网络最后一层的输出即为去噪后的复频谱，对去噪后的复频谱做快速逆傅里叶变换，得到去噪后的宽带雷达目标的复距离像。