基于电磁散射的雷达目标微多普勒特性研究

发布时间：2020-07-30 08:54

【摘要】：雷达自动目标识别(Radar Automatic Target Recognition,RATR)能通过雷达回波信号确定目标属性,能全天时、全天候地获取目标类别、型号等信息,在众多领域被广泛使用。当雷达照射运动目标时,目标除质心平动外,其重要部件往往还存在旋转、振动等复杂的微运动形式。这些微运动将会对目标的回波信号产生频率调制,致使多普勒谱边缘出现边带,此即为微多普勒效应。由于目标具有的复杂运动形式将会对RATR性能造成严重的影响,RATR系统迫切需要进一步提升目标运动状态精细描述的能力,因此运动目标的微多普勒特征分析成为了一种最为有效的途径。为此,本文围绕微动目标微多普勒特征的提取和分析等问题展开研究和讨论,主要工作包含以下几个方面:1.以运动目标电磁散射特性为切入点,建立运动目标雷达回波模型,并进一步得到运动目标的时变多普勒理论模型。利用振动与旋转两种常见微运动与雷达平台间的几何关系,通过数学建模的方式建立微多普勒频率的理论表达式,并分析微动参数对微多普勒频率的影响,建立了目标微运动状态与其微多普勒特征的对应关系。2.分析了线性时频表示、双线性时频分布、自适应时频分布和小波分解类时频分析四大类主要的时频分析方法并简单介绍了其在微多普勒特征提取中的应用。通过仿真实验定性地分析各类时频方法的优缺点,同时还选取均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)定量地评价各类时频算法的性能。3.利用时频分析技术,针对海面漂浮浮标、四旋翼无人机叶片和雷达天线三类典型目标的复杂微运动所引起的微多普勒特征进行分析。从非线性动力学建模入手,利用散射点模型建立微动目标后向散射RCS模型,从而建立其微动目标雷达回波信号模型,最后应用时频分析技术分析了这三类不同微动目标的微多普勒特征。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN957.51
【图文】：

西安电子科技大学硕士学位论文34图3.4 固定频率的调频信号参考时频分布图 3.5 是运用了高斯窗、Hanning 窗和 Kaiser-Bessel 窗对固定频率的调频信号截取后的 STFT 结果。图 3.5 中的三种窗函数的 STFT 均展示出三条清晰的直线结构。同时，依赖于 STFT 的线性可加特性，时频分布图画面清晰，三个频率对应的直线特征间并不存在交叉项干扰的情况。然而，与图 3.4 中的参考分布相比，STFT 的时间和频率分辨率相对较差，而以时间分辨率尤甚。图 3.5 中 STFT 沿时间轴方向上的时频能量分布较为模糊，很难分辨某一时刻的时频能量。这是由于 STFT 满足 WernerHeisenberg 测不准关系，当频率分辨率较高时，时间分辨率则会相应降低。图 3.6 中反应了 Kaiser- Bessel 窗函数的宽度对 STFT 的影响

而时间分辨率较差，导致信号时频能量的强弱在时间上的变化很难被准确表现。(a) 高斯窗 (b) Hanning 窗 (c) Kaiser-Bessel 窗图3.5 固定频率的调频信号 STFT 时频图

(a) 65 点 (b) 257 点图3.6 Kaiser-Bessel 窗宽对 STFT 的影响图3.7 固定频率的调频信号 CWT 时频图图 3.7 中 CWT 充分展现了其多尺度分析的特点，CWT 分布中表现出了核函数通带宽度逐渐变化的过程。在频率较低处，窗函数表现为窗宽较宽高度较矮的低频窗的

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本文编号：2775313