官成功，高 勇

（四川大学，四川 成都 610065）

0 引言

广播式自动相关监视（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast，ADS-B）是一种广泛应用于空管系统的技术。与传统雷达系统相比，它具有成本低、误差小和监视能力强等优点。在信号去噪方面，传统方法如文献[1]Donoho 提出的利用小波变换法降噪，含噪信号经过小波变换处理后，有用信号与噪声会产生不同的小波系数，前者的小波系数大数目少，后者的小波系数小但数目多。通过选取一个恰当的阈值，保留产生大于阈值的小波系数，剔除小于阈值的小波系数，可以实现有用信号与噪声的分离，达到去噪的效果。但是，小波基的选取、阈值的确定及分解层数，都会对去噪效果产生影响，难度较大。又如，文献[2-4]采用的主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），通过线性变换与数据映射，将初始数据中关联性较大的一些向量转化成含有初始数据最多信息的相互独立的少数代表向量，即保留低阶主成分，略去高阶主成分，降低初始数据的维数，选出最少的维数来概括信号最重要的特征，以达到去除噪声和冗余成分的目的。但是，主成分各个特征维度的含义存在一定的模糊性，不如原始样本特征的解释性强。此外，针对非线性的相关关系，采取线性变换的PCA 很难取得比较满意的效果。文献[5]中利用卷积自编码器的方法对信号进行去噪，将数据进行编码和解码，使得潜在编码变量服从惩罚约束，但其需要进行参数变换、变分推理等，过程烦琐且为无监督学习，维度信息低，难以得到有效利用。……