基于稀疏性的自编码器用于去除杂波干扰的雷达特征信号
信号处理
2022-01-21 v1
摘要
窄带与宽带室内雷达图像在来自墙壁的目标相关及无关静态与动态杂波存在时显著退化。本文提出一种堆叠稀疏去噪自编码器(StackedSDAE),用于抑制室内雷达图像中的墙体杂波。该算法依赖于训练期间干净图像与相应含噪图像的可用性,且无需关于墙体特性的额外信息。该算法在转角雷达(ACR)场景下针对不同雷达频率与墙体特性生成的仿真多普勒-时间谱图及高距离分辨率剖面图上进行了评估。另外,还在由宽带RF成像传感器实测数据生成的测距增强正面图像上进行了实验。实验结果表明,StackedSDAE能成功重建出与自由空间条件下所获图像高度近似的图像。此外,在自编码器隐藏层表征中引入稀疏性与深度,使该算法相比传统单层DAE对低信噪比(SNR)及训练时干净与损坏数据间的标签失配更具鲁棒性。例如,在SNR为-10dB、标签失配误差为50%时,去噪后的ACR特征信号与干净自由空间图像的结构相似性高于0.75。
引用
@article{arxiv.2101.12445,
title = {Sparsity Based Autoencoders for Denoising Cluttered Radar Signatures},
author = {Shobha Sundar Ram and Shelly Vishwakarma and Akanksha Sneh and Kainat Yasmeen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.12445},
year = {2022}
}