💥1 概述
在L波段次级雷达中，信号去噪是流水线过程的一部分，用于减少接收信号中的噪声成分，以提高信号质量和准确性。为了实现信号去噪，可以结合正交采样技术。
正交采样是一种常用的信号处理技术，通过对原始信号进行采样和滤波，使得采样后的信号与原始信号之间具有正交性。这样可以有效地消除噪声的影响，从而提高信号的可靠性和准确性。
流水线过程中，基于正交采样的信号去噪可以按照以下步骤进行：
1. 采样：将接收到的L波段次级雷达信号进行采样，获取离散时域信号。
2. 正交化：对采样得到的信号进行正交变换，生成正交子空间。这可以通过应用正交变换方法，如快速傅里叶变换 (FFT)，离散余弦变换 (DCT) 等来实现。
3. 噪声估计：根据正交子空间中的信号分量和噪声分量的统计特性，估计噪声水平。可以通过对正交子空间中的噪声样本进行统计和建模来实现。
4. 噪声抑制：根据噪声的估计值，采用适当的滤波方法来抑制噪声。常用的方法包括基于幅度阈值的硬阈值滤波或基于估计的噪声功率谱的软阈值滤波。这些滤波方法可以选择性地减弱较低能量的噪声成分，而保留较高能量的信号成分。
5. 逆变换：对经过噪声抑制的正交子空间信号进行逆变换，得到去噪后的信号。逆变换可以使用相应的逆正交变换，如逆快速傅里叶变换 (IFFT)，逆离散余弦变换 (IDCT) 等来实现。
通过上述步骤，就可以对L波段次级雷达接收的信号进行降噪处理，减少噪声的影响，提高信号质量和精度。需要根据具体场景和要求选择合适的正交采样方法和噪声抑制算法，并进行适当的参数调整和优化，以获得最佳的去噪效果。
📚2 运行结果
部分代码：
d = fdesign.lowpass('Fp,Fst,Ap,Ast',0.1,0.15,1,60); % We are setting the Passband Frequency at 10 MHz and the Stopband % frequency at 15 MHz and thus, the input arguments of 0.1 and 0.15 in % lowpass object designmethods(d); f = design(d, 'ellip'); %fvtool(f) ; Q = filter(f,Q0); I = filter(f,I0); stem(1./x3,I); title('Plot of the fft* with sin wave obtained after filtering, in the frequency domain'); figure; K = ((I).^2 + (Q).^2); K1 = log(K); stem(x3,K); title('Plot of the sum of sqaures of the waves obtained after filtering (I^2 + Q^2'); figure; plot(x3,K1); title('Plot of log of the sum of sqaures of the waves obtained after filtering log(I^2 + Q^2');
🎉3 参考文献
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