Сущность обработки георадиолокационных данных состоит, прежде всего, в выделении полезного сигнала на фоне помех и шума. Для выделения полезных сигналов используют отличие их характеристик от соответствующих характеристик шума и волн-помех [1]. Одним из способов обработки радарограммы является вейвлет преобразование.
Для очистки сигнала от шума использовался вейвлеты Добеши db4 [2]. В практических приложениях используются аппроксимирующие и детализирующие вейвлет-коэффициенты, без вычисления конкретной формы вейвлетов [3]. При реализации вейвлет-анализа применялся программно-управляемая пороговая обработка детализирующих вейвлет-коэффициентов - метод получил трешолдинг. В алгоритмах трешолдинга порог ограничения можно адаптивно изменять и устанавливать отдельно для каждого коэффициента.
Поиск оптимального значения – величины порога означает отыскание такого порога, который при наименьшем смещении восстановленного сигнала обеспечивает наибольшее значение отношения сигнал/шум. Критерий Штейна несмещенной оценки риска (Stein’s unbiased risk estimation) позволяет определить оптимальное значение порога, соответствующее уровню разложения сигнала [3].
Работа поддержана грантом МОН РК по договору № 132 от 12.03.18, ИРН AP05133922.
Список литературы
1. Владов М.Л., Старовойтов А.В. Введение в георадиолокацию. Учебное пособие. – М.: Издательство МГУ, 2004. – 153 с.
2. Daubechies Ingrid, (2006): Ten Lectures on Wavelets, 9e, SIAM, ISBN: 780-89871-274-2.
3. Mallat Stephane, (2008): A Wavelet Tour of Signal Processing, 3e2008, Academic Press, ISBN 978-01-237-4370-1.
4. Donoho DL. De-noising by soft-thresholding, IEEE Trans. Inform.Theory 1995;41(3):612-627.