王娟

摘要：雷达回波信号常因内部噪声、杂波以及电磁干扰等多方面噪声的影响，受到比较严重的污染。为了提高雷达检测弱信号的能力，对回波信号去噪和去噪后所得到的重构信号的失真程度就显得非常重要。S变换具有非常好的时频分辨率，所以已经广泛的应用于非平稳信号处理中。基于此，本文对电磁干扰信号用广义S变换进行分析。

关键词：雷达回波信号；噪声；S变换；广义S变换；二维时频滤波；滤波

一、 概述

由于当代雷达的回波信号通常是带宽比较大的非平稳信号，而且有效信号与噪声之问多存在着比较强的时频耦合，这使经典的滤波方法很难实现有效的信噪分离。时频分析是近年来兴起的对非平稳信号进行分析的重要工具。常用的时频分析方法有短时傅里叶变换、Gabor变换、Wigner—Ville分布和小波变换等。同时，Stockwell等人提出的S变换吸收并发展了短时傅里叶变换和连续小波变换，由于S变换中的基本小波函数形态固定，使得其在实际应用中受到限制。为了克服这一限制，许多学者对S变换进行了改造和推广，提出了广义S变换（GST）。基于广义S的时频滤波方法不仅能有效去除噪声，而且很好地保留了原信号的特征，这为我们进行雷达信号处理工作提供了很好的思路和方法。经过时频滤波处理的信号要还原成原始信号需进行S逆变换。基于不同的定义，反S变换的算法有所不同，所得到的信号也不同。Stockwell和Schimmel分别提出了反S变换的算法，这两种算法各有优点和缺点，分别对信号进行分析，再进行比较，选择使信号最接近原信号的反S变换的算法。……