实验中采用精度为10位的模数转换器对3mm波段毫米波探测器回波信号进行采样，将采样数据输入计算机，利用matlab进行仿真。分别采用整数的9/7-F小波、CDF9/7小波、5/3小波，做3层分解，基于软阈值函数法和硬阈值函数法对信号进行去噪处理，去噪效果如图1、图2所示。可见对于毫米波探测器回波信号去噪，三种小波差别极小，9/7-F小波和CDF9/7小波对细节保留稍好，而5/3小波则更为平滑。

图2 回波信号软阈值法去噪效果比较

　　算法复杂度分析及硬件实现

　　基于整数的9/7-F小波和CDF9/7小波的算法复杂度相同，而5/3小波算法较为简单，其算法复杂度比较如表2所示。算法实现时，CDF9/7小波为浮点运算，不适合硬件平台。9/7-F小波含有整数的乘法、加法和移位运算，而5/3小波只有整数的加法和移位运算，较9/7-F小波更为简单。综合考虑算法的复杂度、信号去噪效果及硬件平台的运算能力，实际3mm波段毫米波探测器信号处理系统中选用整数5/3小波软阈值函数法对回波信号进行去噪处理。

　　表2 各小波算法复杂度比较

　　毫米波探测器信号处理的实时性要求为：在采样数据下次更新前要完成信号去噪、特征提取、目标识别等功能。考虑3层小波变换的5/3小波软阈值函数法去噪算法，设需处理的数据个数为N，且N为2的整数次幂。由5/3小波的算法步骤可知，第i(i=1,2,3)层小波变换的加法和移位算次数为：5N/2i-1和2N/2i-1。信号重构时的运算量同分解时，阈值函数对小波系数处理时包括阈值的确定和系数的处理。确定阈值时首先对小波系数的绝对值排序(和大小顺序无关)，其运算量为∑N/2i(N/2i-1)次判断和3∑N/2i(N/2i-1)次赋值(即数据在存储空间的地址交换);因小波系数的个数皆为偶数，中值取排序后中间两数的平均值，故计算中值时的多了3次加法和3次移位;利用前述阈值计算公式计算阈值的运算量为3次乘法和3次移位;小波系数处理的运算量最大为N/2i次判断和N/2i次加法。那么信号去噪算法的总运算量为2∑(5N/2i-1)+∑N/2i+3次加法、2∑(2N/2i-1)+3次移位、3次乘法、3∑N/2i(N/2i-1)次赋值、∑N/2i(N/2i-1)+∑N/2i次判断。

　　实际信号处理系统中，信号采样间隔为100μs，处理器每次处理64个采样点，采用数据流方式，每次处理更新一个点。通用定点DSP可以在单指令周期完成加法、移位、乘法、乘加、判断及赋值运算。算法所需总的处理器指令周期数是上述运算次数的总和，即6841个指令周期。那么系统要求处理器的运算速度最低为6841/1e-4=68.41MIPS。若考虑其它控制指令的执行、信号的特征提取、目标识别及采用C语言编程时编译器的编译效率，则对处理器的运算速度要求更高，经实验，系统要求处理器最低运算速度为160MIPS。

　　美国TI公司的TMS320VC5509A型32位定点DSP具有运算速度快、精度高、编程灵活、功耗低、外设资源丰富、集成度高、体积小、外围电路简单等特点，其最高运算速度为200MIPS，可以满足3mm波段毫米波探测器的信号处理系统实时性及小型化的要求。本设计选用此款DSP构建了3mm波段毫米波探测器信号处理的硬件平台，系统框图如图3所示。

　　图3 信号处理系统框图

　　结语

　　通过比较9/7-F小波、CDF9/7小波、5/3小波在3mm波段毫米波探测器回波信号去噪中的效果及算法复杂度，选用运算只涉及整数加法和移位的整数5/3小波，具体分析了算法实现时对硬件平台处理速度的要求，选用TMS320VC5509A型DSP构建了探测器信号处理系统的硬件平台，并成功实现了回波信号实时去噪。经多次实验，此成果已应用于实际工程产品中。