基于微多普勒的空間多目標特征提取與參數(shù)估計.pdf

1、當前,基于微動特征的目標識別技術(shù)成為了雷達目標識別領(lǐng)域的一個新課題,并被認為是雷達目標識別技術(shù)中最有發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)之一。本文以空間多目標為研究對象,在建立窄帶雷達空間多目標多分量微動模型的基礎(chǔ)上,對多目標微動特征提取及參數(shù)估計進行了研究,并設(shè)計實現(xiàn)了窄帶雷達微多普勒仿真系統(tǒng)。論文的主要工作和研究成果有:
　　1.在分析微多普勒效應(yīng)的基礎(chǔ)上,建立了空間目標的微動模型、多目標的位置模型和回波模型。在研究散射中心遮擋效應(yīng)的基礎(chǔ)上,推導了

2、錐體目標微動姿態(tài)角的數(shù)學表達式。通過微波暗室實驗對遮擋效應(yīng)進行了驗證。
　　2.針對時頻圖中存在噪聲的問題,提出了門限閥值降噪處理方法,該方法能夠有效的濾除噪聲。對viterbi算法進行了深入的研究,該算法能提取多目標多分量時頻圖中各分量的瞬時頻率,并分離對應(yīng)分量的時頻特征,但對存在間斷點的時頻圖的瞬時頻率提取失效。針對viterbi算法的不足,提出了瞬時頻率極大值估計法,該方法能夠有效的提取存在間斷點時頻圖的瞬時頻率。
　

3、　3.深入分析了空間錐體目標的微多普勒,得出以下結(jié)論:進動的微多普勒為諧波函數(shù)形式;章動的微多普勒不是諧波函數(shù),但為周期函數(shù)。
　　4.基于極大值法提取的瞬時頻率,提出了基于分量累加的周期估計方法,該方法能準確的估計單目標的微動周期,對多目標能進行周期粗估計。針對微多普勒為諧波函數(shù)的微動,基于viterbi算法提取的瞬時頻率,提出了諧波分析方法,該方法能估計進動錐體目標的自旋和錐旋周期。針對諧波分析方法估計誤差較大的問題,給出了一

4、種誤差補償?shù)姆椒?當回波積累時間大于微動周期時,該方法能有效的補償諧波分析方法的估計誤差。
　　5.針對微多普勒為正弦函數(shù)(諧波函數(shù)的特例)的情況,研究了正弦函數(shù)擬合和多項式函數(shù)擬合的參數(shù)化估計方法,這兩種方法能有效的估計微多普勒的周期、幅度和相位。針對微多普勒為諧波函數(shù)的情況,提出了諧波函數(shù)擬合的參數(shù)化估計方法,該方法能有效的估計各次諧波的幅度和相位,但需要通過諧波分析方法提前估計各次諧波的角頻率。
　　6.采用Matla