Đại Học Quốc Gia Hồ Chi Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BAÙCH KHOA - NGUYỄN THÀNH NHÂN XỬ LÝ TÍN HIỆU RADAR BẰNG WAVELET VÀ THỐNG KÊ BẬC CAO Chuyên Ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng năm 2007 CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: TS Hoàng Đình Chiến (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 1: PGS TS Lê Tiến Thường (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét 2: PGS TS Vũ Đình Thành (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc só bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤN BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 19 tháng 07 năm2007 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ĐỘC LÂP – TỰ DO – HẠNH PHÚC Tp HCM, ngày 22 tháng 02 năm 2007 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Nguyễn Thành Nhân Ngày, tháng, năm sinh: 20/02/1981 Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử Phái: Nam Nơi sinh: Lâm Đồng MSHV: 01405317 I- TÊN ĐỀ TÀI Xử lý tín hiệu radar wavelet thống kê bậc cao II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG • Tìm hiểu hệ thống radar xử lý tín hiệu radar • Tìm hiểu phép biến đổi Wavelet thống kê bâc cao • Xây dựng chương trình mô xử lý tín hiệu radar công cụ biến đổi Wavelet thống kê bậc cao III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ (Ngày bắt đầu thực LV ghi Quyết định giao đề tài): 22/02/2007 IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 07/07/2007 V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Ghi rõ học hàm, học vị, họ, tên): TS Hoàng Đình Chiến CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Học hàm, học vị, họ tên chữ ký) CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH Nội dung đề cương luận văn thạc só hội đồng chuyên ngành thông qua Ngày 19 tháng 07 năm 2007 TRƯỞNG PHÒNG ĐT – SĐH TRƯỞNG KHOA QUẢN LÝ NGÀNH TÓM TẮT Tách định vị tín hiệu yếu vấn đề quan trong hệ thống radar Radar cho khả mạnh tỉ số tín hiêu nhiễu SNR ngõ máy thu gia tăng Định vị tín hiệu thu nhiệm vụ quan trọng tách tín hiệu khỏi nhiễu Sai lệch việc định vị tín hiệu thu dẫn tới việc đo cự ly mục tiêu sai Đề tài nhằm đề nghị thuật toán kết hợp hai công cụ mạnh phép phân tích wavelet phép thống kê bậc cao HOS (công cụ thực việc phân tích thành phần độc lập ICA) để tách định vị xung radar khỏi nhiễu Việc sử dụng kỹ thuật đề nghị sẽõ giúp cho việc tách định vị xung radar điều kiện có SNR thấp nhờ giảm công suất phát xạ hay nói cách khác mở rộng cự ly phát hệ thống radar cho phép tách với radar quét nhanh – radar đơn xung Lời cảm ơn Xin chân thành cảm ơn quý thầy cô, bạn bè, gia đình đồng nghiệp tạo điều kiện giúp đỡ động viên suốt trình học tập hoàn thành luận văn Đặc biệt, xin chân thành cảm ơn Thầy Hoàng Đình Chiến nhiệt tình hướng dẫn cách khoa học, luôn động viên theo sát tiến trình hoàn thành luận văn Luận văn thực điều kiện hạn chế nhiều mặt nên không tránh khỏi sai sót kính mong nhận đóng góp ý kiến để luận văn hoàn chỉnh Tp Hồ Chí Minh, tháng 7/2007 Học viên thực hiện: Nguyễn Thành Nhân MỤC LỤC PHẦN I: MỞ ĐẦU 1 LYÙ DO LỰA CHỌN ĐỀ TÀI MỤC TIÊU, ĐỐI TƯNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 2.1 Mục tiêu đề tài 2.2 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3 Ý NGHĨA ĐỀ TÀI .3 PHẦN II: CƠ SỞ LÝTHUYẾT .4 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ RADAR VÀ TÁCH TÍN HIỆU RADAR .5 1.1 TỔNG QUAN VỀ RADAR 1.1.1 Giới thieäu 1.1.2 Phân loại Radar 1.1.3 Cự ly .9 1.1.4 Độ phân giải cự ly 11 1.1.5 Tần số Doppler 13 1.1.6 Sự quán (Coherence) 15 1.1.7 Phương trình Radar .17 1.2 TÁCH SÓNG RADAR .22 1.2.1 Giới thiệu 22 1.2.2 Tách sóng nhiễu 23 1.2.3 Xaùc suất báo động lầm .27 1.2.4 Xác suất phát .29 1.2.5 Kết hợp xung (Pulse Integration) 30 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT BIẾN ĐỔI WAVELET – WAVELET PACKET 35 2.1 ĐÔI NÉT VỀ SỰ PHÁT TRIỂN CỦA WAVELET 35 2.1.1 Trước năm 1930 35 2.1.2 Những năm 1930 36 2.1.3 Những năm 1960 đến 1980 36 2.1.4 Những năm đầu thập niên 1980 36 2.2 BIỂU DIỄN THỜI GIAN - TẦN SỐ CỦA TÍN HIỆU 36 2.2.1 Nguyên lý bất ñònh .37 2.2.2 Các atom thời gian – tần số 38 2.2.3 Biến đổi Fourier cửa sổ - WFT 39 2.2.4 Mặt phẳng thời gian tần số hộp Heisenberg 40 2.2.5 Biến đổi Wavelet liên tuïc - CWT 41 2.2.6 Hoäp Wavelet Heisenberg 42 2.3 PHÂN TÍCH ĐA PHÂN GIẢI - MRA 43 2.3.1 Xấp xỉ Haar 43 2.3.2 Phân tích đa phân giải - MRA 45 2.3.3 Khoâng gian chi tieát .46 2.3.4 Phân rã wavelet 48 2.3.5 Hàm tỉ lệ haøm wavelet 49 2.4 CƠ SỞ WAVELET 52 2.4.1 Cơ sở wavelet trực giao 52 2.4.2 Cô sơ wavelet nhị trực giao 53 2.4.3 Một số họ sở wavelet 54 2.5 BIEÁN ĐỔI WAVELET RỜI RẠC - DWT 56 2.5.1 Các lọc băng 56 2.5.2 Tiền lọc tín hiệu 58 2.5.3 Sự phân cắt tín hiệu 60 2.5.4 Phiên dịch thời gian – tần số 61 2.6 BIẾN ĐỔI WAVELET PACKET 63 2.7 ỨNG DỤNG TRIỆT NHIỄU TÍN HIỆU BẰNG BIẾN ĐỔI WAVELET VÀ WAVELET PACKET 67 2.7.1 Triệt nhiễu biến đổi wavelet wavelet packet 67 2.7.2 Triệt nhiễu xung radar biến đổi wavelet packet 69 CHƯƠNG 3: LÝ THUYẾT THỐNG KÊ BẬC CAO 71 3.1 GIỚI THIỆU .71 3.1.1 Tại sử dụng HOS 72 3.1.2 Một số thuật ngữ HOS 73 3.2 CƠ SỞ TOÁN HỌC LÝ THUYẾT THỐNG KÊ BẬC CAO 74 3.2.1 Kurtosis phân loại hàm mật ñoä 74 3.2.2 Cumulant, moment đặc tính chúng 77 3.3 ĐỊNH NGƯỢNG MỀM BIẾN ĐỔI WAVELET PACKET BẰNG HOS 80 PHẦN III: MÔ PHỎNG VÀ KẾT QUẢ .83 CHƯƠNG 4: GIẢI THUẬT MÔ PHỎNG 84 4.1 Mục tiêu mô 84 4.2 Các điều kiện giả thiết mô 84 4.3 Sơ đồ giải thuật mô 85 4.3.1 Tách nhiễu xung radar biến đổi wavelet packet thống kê bậc cao HOS .85 4.3.2 Mô đánh giá khả tách nhiễu xung radar biến đổi wavelet packet thống kê bậc cao HOS .88 4.3.3 Mô đánh giá khả định vị vị trí xung radar theo thời gian .89 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 90 5.1 Kết tách nhiễu xung radar biến đổi wavelet packet thống kê bậc cao hos 90 5.2 Kết mô đánh giá khả tách nhiễu xung radar 95 5.3 Mô đánh giá khả tách nhiễu xung radar biến đổi wavelet packet thống kê bậc cao HOS so với WFT .96 PHẦN IV: KẾT LUẬN .100 Kết luận 100 Hướng phát triển đề tài .100 TÀI LIỆU THAM KHẢO 101 PHAÀN I: MỞ ĐẦU LÝ DO LỰA CHỌN ĐỀ TÀI Radar thiết bị sóng điện từ phát có mặt, vị trí tính chất loại mục tiêu nhờ vào sóng phản xạ Nhiều loại radar khác với công khác áp dụng cho nhiều lónh vực đời sống xã hội cho nhiều lợi ích lớn lao Do đó, kỹ thuật điện tử viễn thông nói chung kỹ thuật xử lý tín hiệu nói riêng tín hiệu radar nhận quan tâm nhiều nhà nghiên cứu nhằm cải thiện tốt đặc tính radar Trong đó, nhiều công cụ xử lý tín hiệu biến đổi Wavelet thống kê bậc cao áp dụng Cùng khuynh hướng nhằm đánh dấu hoàn thành trình lao động học tập, nên đề tài “Xử lý tín hiệu Radar Wavelet thống kê bậc cao” lựa chọn Đề tài lựa chọn nhằm giải số vấn đề radar xung, loại radar ứng dụng nhiều lónh vực hàng không, hàng hải, khí tượng số lónh vực khác Trong đó, radar xung có số nhược điểm tầm phủ sóng, tốc độ phát mục tiêu cần cải thiện để đáp ứng tốt yêu cầu thực tế lý sau Thứ nhất, để mở rộng tầm phủ radar, máy thu radar phải có khả tách tín hiệu yếu môi trường nhiễu mạnh, nghóa máy thu phải có ngưỡng SNR thấp Để giải vấn đề này, máy thu radar truyền thống sử dụng cách kết hợp xung tín hiệu để làm tăng SNR tín hiệu thu Tuy nhiên việc kết hợp xung đòi hỏi phải có số lượng xung định, đặc điểm làm giảm khả đáp ứng radar Thứ hai, để phát mục tiêu nhỏ có tốc độ di chuyển nhanh đòi hỏi radar phải đáp ứng nhanh nghóa phải phát mục tiêu nhận xung phản xạ Đặc biệt số loại radar áp dụng kỹ thuật quét nhanh điều khiển bup sóng quét hệ thống xạ anten dãy (phase array radar) Đề tài đưa giải thuật nhằm giải hai nhược điểm radar xung cách kết hợp hai công cụ xử lý tín hiệu thành công vòng 20 năm trở lại biến đổi wavelet thống kê bậc cao (công cụ phân tích thành phần độc lập ICA) Giải thuật triệt nhiễu xung radar RF thu nằm chìm nhiễu thực cách dùng lọc thời gian – tần số phi tuyến, dựa phép biến đổi Fourier cửa sổ rời rạc Tuy nhiên ta biết phép biến đổi wavelet cho tính định vị hay cục hóa miền thời gian – tần số tốt so với biến đổi Fourier cửa sổ rời rạc Điều có nghóa việc định vị xung phát miền thời gian đạt phép biến đổi Fourier cửa sổ Trong đề tài ta dùng phép biến đổi Wavelet packet để triệt nhiễu xung radar RF Nhiễu loại bỏ cách định ngưỡng cho hệ số biến đổi Wavelet xung radar RF thu Thông thường ngưỡng xác định thông qua việc ước lượng giá trị nhiễu Việc dùng ngưỡng kiểu làm xung radar phản xạ có SNR thấp Trong đề tài việc chọn lựa mức ngưỡng tùy thuộc vào phép thông kê bậc cao HOS hệ số biến đổi Wavelet Sử dụng ngưỡng dựa vào phép thông kê bậc cao cho ta hiệu so với phương pháp ước lượng nhiễu đặc biệt điều kiện SNR bé 89 4.3.3 Mô đánh giá khả định vị vị trí xung radar theo thời gian Tiến hành mô đồng thời việc thực tách nhiễu xung radar biến đổi wavelet packet thuật toán định ngưỡng mềm phần thực việc tách nhiễu biến đổi Fourier cửa sồ rời rạc DWFT Sơ đồ mô biểu diễn hình 4.3 Tạo xung Radar RF Nhiễu Gaussian Xung Radar RF có nhiễu Biến đổi STFT tín hiệu ðặt ngưỡng cứng cho hệ số biến ñổi thu ñược Triệt nhiễu xung radar biến đổi Wavelet Packet kiểm tra tính Gaussian HOS Biến đổi ngược ISTFT Vẽ đồ thị tín hiệu triệt nhiễu hai phương pháp Hình 4.3 Sơ đồ mô kiểm tra khả định vị xung radar biến đổi wavelet packet thống kê bậc cao HOS so với biến đổi Fourier cửa sổ rời rạc 90 CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 5.1 Kết tách nhiễu xung radar biến đổi wavelet packet thống kê bậc cao hos Để tiến hành việc mô tách nhiễu xung radar môi trường nhiễu, ta chọn trường hợp có mức nhiễu độ dài tín hiệu (tương đương với chu lặp xung PRP radar) mức tương đối thấp để khảo sát giai đoạn thực việc tách nhiễu sau: SNR = -3dB; N=4096 mẫu; hàm wavelet = ‘db4’; số mức phân rã J = Bước sau có tín hiệu radar thu có nhiễu thực việc biến đổi wavelet packet Với biến đồi ta thu phân rã hình 5.1 Trong hệ số wavelet packet thể qua biểu đồ hình 5.2 Các hệ số wavelet packet có giá trị lớn màu sắc thể đậm, nghóa mức phân bố lượng lớn (a) (b) Hình 5.1 (a) Cây phân rã wavelet packet tín hiệu radar thu có nhiễu mức phân rã (b) liệu nút (2,1) 91 Hình 5.2 Các hệ số wavelet packet tín hiệu radar thu có nhiễu Bước thứ hai sau thực biến đổi wavelet packet kiểm tra tính Gaussian hệ số WP thông qua việc kiểm tra kurtosis theo điều kiện (3.21) Hình 5.3 biểu diễn giá trị kurtosis ước lượng tính từ phương trình (3.20) nút giá trị ngưỡng so sánh theo điều kiện (3.21) Sau so sánh với giá trị ngưỡng này, hệ số WP nút có giá trị kurtosis ước lượng thấp giá trị ngưỡng cho Các hệ số WP lại biểu diễn hình 5.4 Sau bước ta hoàn thành giai đoạn việc triệt nhiễu Nếu ta phục hồi tín hiệu từ hệ số WP lại ta thu tín hiệu hình 5.6 (c) Ta tiếp tục thực giai đoạn hai việc tách nhiễu, để cải thiện SNR tín hiệu tách ra, cách đặt giá trị ngưỡng cứng loại bỏ hệ số WP lại có giá trị thấp giá trị ngưỡng cứng Kết việc loại bỏ biểu diễn hình 5.5 Phục hồi tín hiệu sau giai đoạn ta 92 hình 5.6 (d) Đây biểu diễn theo thời gian tín hiệu tách nhiễu Kết cho ta xung nằm xác vị trí xung tín hiệu gốc Hình 5.3 Giá trị kurtosis ước lượng nút giá trị ngưỡng kurtosis mang tính Gaussian với độ tin cậy α = 0.9 Hình 5.4 Các hệ số wavelet packet tín hiệu sau loại bỏ hệ số WP có tính Gaussian 93 Hình 5.5 Các hệ số wavelet packet tín hiệu sau thực xong hai giai đoạn triệt nhiễu (a) (b) (c) (d) Hình 5.6 Biểu diễn theo thời gian tín hiệu (a) tín hiệu radar phát đi, (b) tín hiệu radar thu có nhiễu, (c) tín hiệu phục hồi từ hệ số WP sau kiểm tra kurtosis, (d) tín hiệu sau thực giai đoạn hai 94 Ta tiến hành mô với số trường hợp khác ví dụ Trường hợp 2: SNR = -18dB; N=14000 mẫu (tương đương với việc tăng PRP); hàm wavelet = ‘db16’; số mức phân rã J = Hình 5.7 Biểu diễn theo thời gian tín hiệu mô trường hợp Trường hợp 3: SNR = -24dB; N=140000 mẫu (tương đương với việc tăng PRP); hàm wavelet = ‘db8’; số mức phân rã J = 95 Hình 5.8 Biểu diễn theo thời gian tín hiệu mô trường hợp Từ mô ta thấy giải thuật đề nghị có khả tách xung radar mức SNR = -24 dB 5.2 Kết mô đánh giá khả tách nhiễu xung radar So sánh giải thuật đề tài giải thuật triệt nhiễu dùng biến đổi wavelet packet việc định ngưỡng mềm với tiêu chuẩn định ngưỡng SURE (Stein's Unbiased Risk Estimate) phát triển Iain Johnstone David Donohos có sẳn phần mềm MATLAB điều kiện độ dài tín hiệu, mức nhiễu điều kiện mô số mức phân rã, hàm wavelet mẹ Kết biểu diễn hình 5.9, cho thấy giải thuật đề tài cho giá trị RMSE thấp so với giá trị RMSE kỹ thuật triệt nhiễu phần mềm MATLAB Giá trị sai số trung bình bình phương giải thuật đề nghị 0.01 giá trị SNR = - 20 dB RMSE 96 SNR (dB) Hình 5.9 Biểu diễn RMSE theo SNR giải thuật đề nghị giải thuật triệt nhiễu theo tiêu chuẩn ‘sure’ 5.3 Mô đánh giá khả tách nhiễu xung radar biến đổi wavelet packet thống kê bậc cao HOS so với WFT Trong việc triệt nhiễu xung radar RF, nhiệm vụ quan trọng định vị xung thu miền thời gian Điều có nghóa việc triệt nhiễu xung radar việc làm tín hiệu miền thời gian không làm thông tin xung (độ rộng xung vị trí xung) Việc thông tin xung miền thời gian đồng nghóa với việc sai sót cự ly radar Như ta biết biến đổi wavelet cho ta tính định vị cuc miền thời gian tần số tốt biến đổi Fourier cửa sổ rời rạc Để khẳng định lại khả giải thuật đề tài việc định vị xung RF thu đïc miền thời gian ta thực việc so sánh giải thuật triệt nhiễu đề tài triệt nhiễu sủ dụng biến đổi Fourier cửa sổ Hình 5.10 5.11 cho ta so sánh biến đổi wavelet packet biến đổi Fourier cửa sồ tín hiệu radar xung thu có SNR = -24 (rất thấp) 97 Hình 5.10 Biến đổi Fourier cửa sổ tín hiệu thu có nhiễu Hình 5.11 Biến đổi wavelet packet tín hiệu thu có nhiễu Hình 5.13 hình 5.14 cho ta so sánh biến đổi wavelet packet biến đổi Fourier cửa sổ tín hiệu triệt nhiễu từ tín hiệu nhiễu hình 5.11, 5.12 Từ hai hình 5.13 5.14 ta thấy biến đổi Fourier cửa sổ tín hiệu xung RF radar định vị tốt miền tần số biến đổi wavelet 98 packet Lý điều lõi biến đổi Fourier cửa sổ tín hiệu hình sin nên có độ tương quan lớn với sóng mang xung RF thu Hình 5.12 Biến đổi Fourier cửa sổ tín hiệu sau triệt nhiễu Hình 5.13 Biến đổi wavelet packet tín hiệu sau triệt nhiễu 99 Hình 5.14 cho ta so sánh tín hiệu triệt nhiễu hai kỹ thuật Từ hình ta thấy rõ ràng biến đổi Window cửa sổ rời rạc không cho định vị tín hiệu miền thời gian tốt biến đổi wavelet packet Hình 5.14 Kết triệt nhiễu biến đổi Fourier cửa sổ rời rạc biến đổi wavelet packet tín hiệu radar 100 PHẦN IV: KẾT LUẬN Kết luận Đề tài đưa giải thuật triệt nhiễu xung radar RF cách kết hợp hai công cụ mạnh xử lý tín hiệu biến đổi wavelet packet thống kê bậc cao Giải thuật đề tài cho phép phát định vị xác xung radar RF mà không cần biết trước thông số xung (tần số độ rộng xung) Giải thuật kiểm tra với mức SNR đến -24 dB chứng tỏ hoạt động tốt Việc sử dụng giải thuật cho phép ta giảm công suất phát xạ radar hay nói cách khác cho phép ta mở rộng tầm phủ radar đồng thời cho phép ta thực việc quét nhanh mục tiêu với xung radar thu thay phải sử dụng việc kết hợp nhiều xung làm giảm thời gian đáp ứng radar Hướng phát triển đề tài Đề tài thực số giới hạn định thời gian kiến thức áp dụng nên chắn có số mặt hạn chế định Đề tài mở rộng để trở thành công cụ xử lý tín hiệu radar mạnh mẽ để áp dụng vào thực tế theo hướng áp dụng thêm công cụ để xử lý loại nhiễu khác thực tế radar hay phát triển thiết bị phần cứng giả lập để thực giải thuật tiến đến ứng dụng vào thực tế 101 TÀI LIỆU THAM KHAÛO Aapo Hyvarinen, Juha Karhunen, Erkki Oja, Independent Component Analysis, Johnson Wiley & Son, INC, 2001 Amara Graps, “An Introduction to Wavelets”, IEEE Computational Science and Engineering, Vol 2, No 2,1995 Bassem R Mahafza, Radar Systems Analysis and Design Using Matlab, Chapman & Hall/CRC, 2000 David F Walnut , An Introdution to Wavelet Analysis, Springer-Verlag New York, Inc., 2001 Donoho, D.L., “Denoising by soft-thresholding”, IEEE transactions on Information Theory, Vol 41, No 3, 613-627, May 1995 Donoho, D L and I Johnstone, “Ideal spatial adaption by wavelet shrinkage,” Biometika, Vol 81, 425-455, 1994 Donoho, D.L.; I.M Johnstone (1994), "Ideal de-noising in an orthonormal basis chosen from a library of bases," CRAS Paris, Ser I, t 319, pp 1317-1322 Elsehely, E and M I Sobhy, “Reduction of interference in microwave automotive radars,” IEEE, Microwave Theory and Techniques Society, Boston, June 2000 Huether, B M., A C Gustafson, and R P Broussard, “Wavelet preprocessing for high range resolution radar classification,” IEEE Transaction on Aerospace and Electronic Systems, Vol 37, No 4, 1321– 1331, Oct 2001 10 Học viện Hàng không Việt Nam, Giáo trình Radar, 2006 102 11 Malat, S G., “A theory for multiresolution signal decomposition”, IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol 11, No 7, 674–693, 1989 12 Matlab Release 14 Service Pack 2, Wavelet Toolbox 3.0.2 Release Notes, The Mathwork Inc., 2005 13 Merrill I.Skolnik, Radar Handbook, McGraw-HILL Publishing Company, Second Edidtion, 1990 14 Naoki Ehara, Iwao Sasase and Shinsaku Mori, “Weak radar signal detection based on wavelet transform”, Electronics and Communications in Japan, Part 3, Vol 77, No 8, 105-114, May 1994 15 Nguyễn Đức Luyện, Cơ sở thống kê Ra Đa, NXB Quân đội nhaân daân, 2003 16 Ravier, P and P O Amblard, “Wavelet packets and denoising based on higher-order-statistics for transient detection,” Signal Processing, Vol 81, No 9, 1909–1926, August 2001 17 Simon Kingsley and Shaun Quegan, Understanding Radar System, McGraw-Hill Book Co., International Editions 1993 LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Nguyễn Thành Nhân Ngày sinh: 20-02-1981 Nơi sinh: Lâm Đồng Quá trình học tập: Năm 1998-2003: Đại học Bách khoa Tp.HCM, hệ quy, chuyên ngành điện tử viễn thông Năm 2005 đến nay: Học viên cao học chuyên ngành kỹ thuật điện tử khóa 2005 Quá trình công tác Năm 2003 đến nay: Học viện hàng không Việt Nam – 104 Nguyễn Văn Trỗi - P.14 Quận Phú Nhuận - Tp.HCM ... I- TÊN ĐỀ TÀI Xử lý tín hiệu radar wavelet thống kê bậc cao II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG • Tìm hiểu hệ thống radar xử lý tín hiệu radar • Tìm hiểu phép biến đổi Wavelet thống kê bâc cao • Xây dựng... thuật xử lý tín hiệu nói riêng tín hiệu radar nhận quan tâm nhiều nhà nghiên cứu nhằm cải thiện tốt đặc tính radar Trong đó, nhiều công cụ xử lý tín hiệu biến đổi Wavelet thống kê bậc cao áp... 85 4.3.1 Tách nhiễu xung radar biến đổi wavelet packet thống kê bậc cao HOS .85 4.3.2 Mô đánh giá khả tách nhiễu xung radar biến đổi wavelet packet thống kê bậc cao HOS .88 4.3.3 Mô