多谱勒测速雷达对运动目标进行速度抽取时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱信号从强噪声背景中抽取出来。将基于小波变换的隐式马尔科夫模型(HMM)方法扩展至小波包域，用于去除连续波多谱勒测速雷达回波信号中的局部噪声。通过对小波包变换进行深入地分析和研究，利用其良好的时频分析特性，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空问的熵值及最佳子空间在完整二叉树(基于小波包HMM的模型则完全不同，它不再是二叉树的结构)中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了强噪声背景下的信号抽取。根据国家靶场试验结果表明，基于小波包变换的HMM方法与基于小波变换的HMM方法相比，所建立的模型更能体现信号的特征，得出了在强噪声背景下进行局部信号去噪方面，小波包变换优于小波变换的结论。