基于重排方法的多分量线性调频信号分析

多分量线性调频信号的魏格纳分布(WVD)交叉项严重，而其平滑伪魏格纳分布(SPWVD)虽然抑制了交叉项但降低了时频聚集性。本文利用重排平滑伪魏格纳分布(RSPWVD)分析多分量线性调频信号，并以旁瓣电平(SLL)、交叉项干扰抑制(CTR)、分辨率损失(RL)等指标定量比较了它们的性能。仿真结果表明，RSPWVD旁瓣电平最低，交叉项抑制最好，分辨率损失最少。     

振动目标光学微多普勒信号的获取与处理研究

建立了一套工作于光波段的微多普勒效应探测系统，并开展了探测振动目标微多普勒效应的实验研究，成功获取了由目标微小振动引起的微多普勒信号。对信号进行了频谱分析和时-频域的联合分析，结果表明：时频分析方法适合于时变微多普勒信号的分析，应用该方法能够有效地提取出目标的运动特征。本研究为应用微多普勒效应实现目标的探测、分类和识别奠定了基础。     

激光雷达微多普勒效应的仿真研究

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。     

转动目标光学微多普勒效应的仿真研究

为了研究转动目标激光雷达回波信号中目标运动特征的提取问题,建立了转动目标微多普勒效应的点散射模型,并进行了仿真研究,获得了激光雷达探测转动目标的回波信号图.针对转动目标雷达回波信号成分复杂,采用一般的时频分析方法信号可读性差的问题,提出了应用时频分析的重排算法来分析信号,获得了良好的时频特性,估计出了目标的相关运动参数,证明了该方法用于分析转动目标微多普勒信号的有效性,为利用雷达回波信号的时频特征实现转动目标的识别奠定了基础.     

基于RSPE的微多普勒参数估计方法

针对传统算法在微多普勒效应参数估值中存在的若干问题,提出一种改进的基于谱图重排联合谱峰估值的微动参数估计方法(Rearrangement Spectrum Peek Evaluate,简称RSPE)。RSPE充分运用单线性分布、重排理论、五点平滑和傅里叶最值搜索等方法,有效地估计出了微动频率这一重要参数。通过大量仿真实验,且在不同信噪比下与平滑Wigner-Ville(Smoothing Pseudo Winger-Ville,简称SPWV)分布进行对比,表明RSPE在提取微动频率时的精度高达96%,抗噪能力为-5d B,充分证明了改进后的方法在微多普勒信号参数估计的有效性和鲁棒性。     

基于时频分析的高频地波雷达目标检测算法

为提高海事监测中高频地波雷达(High Frequency Surface Wave Radar,HFS-WR)对运动目标的检测准确率,提出了一种基于频谱细化和小波尺度谱重排时频分析的运动目标检测算法.对HFSWR的接收信号进行频率细化处理以提高后续时频分析的频率分辨率;然后,进行基于Morlet小波的时频分析以提取目标的时频分布特征,为提高时频分布的集中性和抑制交叉项干扰,对小波尺度谱进行重排;根据得到的时频分布特征实现可疑目标区的精确检测.实验结果表明:该算法能有效检测多普勒频率相差很小的运动目标以及海杂波附近的运动目标,可用于对常规目标检测算法无法判定的可疑目标区域进行精细、准确的目标检测与分析.     

微多普勒的参数化估计方法

通过对微运动引起的微多普勒进行提取,可以获取目标的微动力学特性,为目标识别提供更多可靠的特征量.本文从信号模型出发,分析了振动、旋转、锥旋三种基本微运动模型回波,将其统一为三参数正弦调频信号.针对这一形式的信号,本文提出了基于TFD(Time Frequency Distribution)-Hough变换的参数化微运动回波信号处理框架,从数学上推导了微多普勒的时频分布特性,提出了相应的时频图曲线Hough变换检测方法.仿真实验和外场实测处理的处理证明了本方法的有效性和鲁棒性.     

基于高阶时频分布的雷达目标微多普勒特征分析

目标微动特征提供了对目标细节的精细刻画,为雷达目标的探测和识别提供了新的途径。在分析机动点目标、振动点目标、复合运动点目标等几种典型微动目标的微多普勒变化规律的基础上,从高阶时频分析的角度出发,提出了一种基于改进L-Wigner分布的微动目标微多普勒特征的分析算法,详细分析了提高时频聚集性和消除交叉项的措施及其高效递推实现方法,并对算法的复杂度进行了分析,最后以机动点目标、振动点目标、复合运动点目标以及多个点目标构成的群目标为例对提出的算法进行了仿真分析。仿真结果表明,相对线性时频表示和Cohen类双线性时频分布,该算法对于复杂非线性调制目标回波信号提供了更好的时频聚集性,并能够较好地消除交叉干扰项的影响,且具有较小的算法运算量。      

一站固定式双基FMCW SAR地面振动目标检测与特征提取

地面目标的微小运动是目标本身独有的特性,可用于目标的分类与识别。论文对一站固定式双基FMCWSAR地面振动目标检测与特征提取方法展开研究,采用相位中心偏置天线(DPCA)技术进行杂波抑制,进而检测出地面振动目标。对回波信号分析表明,经DPCA杂波抑制后回波信号中存在一个随慢时间变化的包络项,称为慢时间包络(STE),该项将影响振动目标微多普勒(m-D)时频曲线的能量分布,导致无法获取完整的振动目标m-D时频曲线;进一步地,利用STE项与振动特征之间的关系,可实现振动目标的特征提取。仿真实验验证了理论分析结果及特征提取方法的有效性。      

激光微多普勒效应探测系统

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.     

激光微多普勒探测运动目标复合振动的实验研究

建立了激光微多普勒效应探测系统,开展了激光微多普勒效应探测运动目标复合振动的实验研究.实验结果的频谱分析和时-频域的联合分析表明:利用激光微多普勒效应,可以有效地探测目标的复合振动,为目标的探测、分类和识别奠定了基础.     

Detection on micro-Doppler effect based on laser coherent radar

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.     

运动目标微多普勒效应的激光雷达相干探测及特征提取

在建立口径为200mm,波长为1550nm的全光纤型激光相干雷达探测系统的基础上,展开对运动目标微多普勒效应的实验研究。对实验获取信号进行频谱分析和时域-频域联合分析的结果表明,时间-频域联合分析方法可有效地提取运动目标的微多普勒效应特征,从而得到目标在20～2000Hz的振动特征。利用这些特征可区分和识别不同运动目标,为目标的探测、分类和识别提供了一条有效的途径。     

双天线旋转目标微多普勒特征分析

在旋转目标的飞行过程中,目标的旋转会在回波信号中产生微多普勒调制。合作式的旋转目标常通过机载应答机进行信息传输,理论与仿真分析发现在双天线信号传输模式中,弹体的遮挡效应会对接收信号中的微多普勒调制产生影响。通过建立应答式目标的微多普勒模型,分析应答机天线相对位置与微多普勒相位特征的关系,推导了双天线条件下地面接收信号的微多普勒调制特征,给出了对应时频特征下的接收信号模型,并分析了天线切换带来的实测信号间断性问题,结合信号时频特征提出下一步可行的信号处理方法。     

线性调频步进信号雷达微动目标成像方法

旋转和振动是最常见的微动形式.目标微动会产生微多普勒效应,微多普勒特征对于目标识别与分类具有重要意义.微多普勒的存在使得目标主体的ISAR像受到污染,严重时无法识别.微多普勒对雷达分辨率极其敏感,因此宽带信号下的微多普勒研究十分必要.在线性调频步进信号体制下,引入相消处理的思想,在精分辨谱图域分离并提取微动目标的微多普勒信息,得到较为清晰的目标ISAR像,仿真验证了方法的有效性.     

基于PF-TBD的双基地微多普勒提取

时频分布-Hough变换是目前单/双基地微多普勒参数化估计的主要方法。该文首先介绍了进动钝头双锥弹头双基地微多普勒模型,然后针对时频图中散射中心的幅值分布特性未知导致无法确定Hough变换的参数域空间的检测门限这一问题,该文引入了PF-TBD算法来检测散射中心存在性,思想是将时频图中散射中心微多普勒曲线视为目标的运动轨迹,利用PF-TBD算法实现对微多普勒曲线的检测前跟踪,再利用Hough变换提取微多普勒曲线,逐步检测和提取所有微多普勒曲线。最后针对某双基地下的进动钝头双锥弹头微多普勒时频图,提取了图中所有微多普勒曲线,验证了算法的可行性。      

飞鸟与旋翼无人机雷达微多普勒测量实验研究

针对飞鸟和旋翼无人机目标识别的迫切需求,开展微多普勒测量实验研究. 首先对飞鸟翅膀扑翼运动、无人机目标主体运动和旋翼转动进行建模分析与参数化表征,从雷达动目标回波中提取多普勒频移信息;然后利用短时傅里叶变换转换为时频图,对目标微多普勒特征进行精细化描述,并从雷达参数、目标类型、观测条件等多个角度重点分析了微动特征的影响因素;最后利用K波段线性调频连续波雷达开展飞鸟和两款典型旋翼无人机（“御MAVIC Air 2”和“悟Inspire 2”）微动测量实验,对微动参数进行估计,验证了理论模型的正确性. 实测数据分析表明:目标旋翼叶片长度越大、转速越高,微多普勒频率越大;叶片数目增多导致微动特征重叠;雷达观测角度、调制周期以及时频分析的时间窗长均会对微动特性产生重要影响.