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建立了激光微多普勒效应探测系统,开展了利用激光微多普勒效应探测运动目标微小振动的实验研究.特征提取的结果表明:时-频分析方法适合于时变微多普勒信号的分析,能够有效地提取出运动目标的振动特征. 相似文献
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为了研究复合振动目标微多普勒信号中目标振动特征的提取问题,进行了激光微多普勒效应探测运动目标复合振动的实验研究,对实验结果的时频域的联合分析表明:时频分析方法能够较好地分析出运动目标复合振动的微多普勒特征。运用短时傅里叶变换(STFT)、Winger分布(WD)、Winger-Ville分布(WVD)和重排平滑伪Winger-Ville分布(RSPWVD)对微多普勒信号进行了时频分析,并对结果进行了比较。结果表明:重排平滑伪Winger-Ville分布(RSPWVD)能较好地揭示微多普勒信号的特征,是一种有效的时频分析方法。 相似文献
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激光雷达微多普勒效应在对目标探测、识别中测量精度高、抗干扰能力强,比传统微波雷达拥有更高的空间分辨率和灵敏度.本文基于激光探测,从理论上分析了振动物体在行进过程中产生的多普勒和微多普勒效应.建立典型运动模型,通过目标信号的频移图和频谱图可以很好地观测物体运动状态、分析振动特性.最后,在simulink下进行过程仿真并验证其有效性,对目标的识别和运动特性提取起到积极的作用. 相似文献
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外差探测激光多普勒雷达由于具有测速精度高和可辨别速度方向等优点而广泛应用于测风、流体测速以及着陆导航等方面。对外差激光多普勒雷达的测速原理、误差来源和系统噪声进行了分析,并给出了系统的信噪比和探测精度的仿真结果。搭建了全光纤外差探测激光多普勒系统。用研制的高精度运动目标模拟器开展了相关测速实验。实验结果表明,速度测量精度优于6.7 cm/s,而且与速度大小基本无关,这与仿真分析结果相一致。 相似文献
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为了研究激光雷达中微多普勒效应的探测及其雷达回波信号中反应目标特征的微多普勒信息的提取问题,建立了激光雷达微多普勒效应的物理模型,对应用激光雷达探测由目标振动引起的微多普勒效应进行了仿真,并对仿真信号进行了分析,由于信号的时变性,引入了时-频域联合分析的方法。采用了短时傅里叶变换方法对仿真信号进行了时频分析,得到了能够较好地反映目标特征的微多普勒图像。结果表明,激光雷达适合于低振幅微多普勒效应的探测,应用时频分析方法能够有效地从雷达回波信号中提取出目标的微多普勒特征。 相似文献
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A laser coherent detection system of 1550 nm wavelength was presented, and experimental research on detecting micro-Doppler effect in a dynamic target was developed. In the study, the return signal in the time domain is decomposed into a set of components in different wavelet scales by multi-resolution wavelet analysis, and the components are associated with the vibrational motions in a target. Then micro-Doppler signatures are extracted by applying the reconstruction. During the course of the final data processing frequency analysis and time-frequency analysis are applied to analyze the vibrational signals and estimate the motion parameters successfully. The experimental results indicate that the system can effectively detect micro-Doppler information in a moving target, and the tiny vibrational signatures also can be acquired effectively by wavelet multi-resolution analysis and time-frequency analysis. 相似文献
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目标或目标组成部分的机械振动或旋转产生微多普勒效应,在目标分类和识别中起着重要作用。然而,环境中许多物体(例如风力涡轮机、空调等)的微多普勒效应对雷达系统而言就像时变的杂波,导致雷达探测性能下降。本文针对外辐射源雷达微动杂波影响目标检测的问题,提出了一种基于稀疏度自适应匹配追踪改进算法(SAMP)的微动杂波抑制方法。考虑到微动杂波的稀疏特性,将复杂的微动杂波抑制问题转化为稀疏信号表示问题,分离微动杂波并将其抑制,便于目标观测。相比于原SAMP算法,改进后的SAMP算法能自动调整步长并在残差达到自适应阈值后快速停止迭代。仿真和实测数据验证了所提方法的有效性。 相似文献