《表1 熵值法、LS法与LS迭代法处理后信杂比改善的对比》

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《基于LS迭代熵值穿墙雷达墙体杂波抑制》


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图4(a)为算法[8]基于熵值处理后的成像结果,从图中可以看出墙体杂波得到一定的抑制,但是信杂比并不理想,主要是由于部分采样点回波幅值较低,部分甚至接近于零,在计算概率空间时误判信源数值概率为零,得不到该处采样点正确的熵值,导致此采样点被误判为杂波数据并被滤除掉,继而影响算法的正确性。图4(b)为在计算概率时采用了拉普拉斯平滑处理,然后再进行熵值处理之后得到的成像结果,由图看出,成像效果明显提高,通过平滑处理,有效目标数据得到保留,而非目标信号得到滤除。信杂比改善量ΔTCR也得到了一定的提高,约为15.59dB。图4(c)为采用拉普拉斯平滑处理并经过一次迭代处理的成像结果,输出信杂比大大得到了提升。为了验证本文所提算法的有效性,分别对基于熵值法、拉普拉斯平滑处理与拉普拉斯平滑迭代处理后的输出信杂比改善量的比较,如表1所示。