基于微多普勒特征的民用雷达目标识别技术研究
发布时间：2021-03-18 13:06
雷达目标不同部件运动状态的差异使得其回波信号中存在特异性的多普勒调制信息,即微多普勒现象。基于微多普勒特征的目标识别技术并不要求雷达具有非常高的距离分辨率,随着毫米波雷达成本的下降以及民用雷达市场规模的迅速增长,这使其作为新兴领域和研究热点应用于民用车载毫米波雷达具有很好的性价比。本文研究了基于目标微多普勒特征的民用雷达目标识别技术,通过建立行人回波信号仿真模型,对特征提取方法进行调研和设计,使用支持向量机（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM）理论探究了人车识别场景中的信噪比、驻留时间、目标速度大小及方向等因素对分类精度的影响,并对低信噪比数据的降噪和可能存在的数据丢失重构技术进行了研究。主要工作概括如下:设计了两类人车识别流程:基于回波信号时频谱的独立同分布特征点提取方法,SVM分类以及基于回波信号时频谱的时序特征提取方法,HMM拟合。仿真实验结果表明,目标速度方向、大小和驻留时间、信噪比对SVM和HMM分类影响差异较大,但在一般条件下,SVM和HMM的不同目标分类精度均分别在95%和99%以上。信号的降噪处理可以改善低信噪比下的分类精度,增加目标识别的鲁棒性;当信号存在数据丢失时,采...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图2-1两点目标的雷达回波模型示意图
第二章微多普勒特征与仿真模型7对于上节的两点目标，假设=45°,=75°,=1.0(1),=5(),=0.5(),=4,=/4，振动点的RCS为1，平移点的RCS为10。分别对其回波信号（假设为连续波雷达系统，回波信号形式为s=exp(j2π2/),λ=0.05()进行傅里叶变换和短时傅里叶变换，结果如图2-2所示。图2-2两点目标回波信号的时域波形、频谱和时频图由图2-2可见，短时傅里叶变换将信号的频谱在时间维度上进行了拉伸，得到了信号在不同时间下的微多普勒特征的变化情况。2.2仿真模型由于雷达实测数据获取困难，雷达目标的微多普勒仿真模型对于回波信号的研究具有重要的意义。许多的文献对不同目标的微多普勒雷达回波信号仿真模型进行了研究[15,17,22,37]。文献[10]给出了雷达信号微多普勒调制仿真框图的通用形式，并基于实测数据对其进行了评估。以下介绍本文随后的仿真实验过程中使用到了行人、车辆目标回波的仿真模型。2.2.1Boulic人体行走模型Boulic等人提出了一种基于各种标准化速度的实验数据建立的人体行走模型[38,39]，基于人体的标准结构和平均配置，以一组参数化轨迹产生空间中的身体位置和内部身体配置，以解决动画设计中使用各种逐步改进来设计实时步态的技术问题。它的主要优点是允许使用实验模型的动态性质来定性和连续地设计步态。
第二章微多普勒特征与仿真模型9图2-3雷达坐标系和人体坐标系示意图为了将人体坐标系中的轨迹方程线性映射到雷达坐标系中，引入雅可比矩阵：假设f:nm为从欧式n维空间（1,2,,,）转换到欧式m维空间（1,2,,,）的函数，其由1(1,2,…,),2(1,2,…,),…,（1,2,…,）组成。若将该函数的偏导数(若存在)组成一个m行n列的矩阵,即称为雅可比矩阵：(1,…,)=[1111]（2-10）其意义在于它表现了一个多变量向量函数的最佳线性逼近，以完成不同维度空间的线性映射。在本仿真模型中，旋转对应的雅可比矩阵为：J=[cos()sin()0sin()cos()0001]（2-11）该矩阵给出了人体行走方向与雷达视线方向的夹角为α时，雷达坐标系中的轨迹坐标与人体坐标系中的轨迹坐标的线性变换关系。2.2.3.2波长及采样率设置较高的工作频率下即使运动较慢也能产生较大的多普勒频移，采用毫米波雷达（即工作频率为30GHz-300GHz），以得到较好的微多普勒特征。鉴于此，将雷
【参考文献】：
博士论文
[1]基于微多普勒效应的空中飞机目标分类研究[D]. 王宝帅.西安电子科技大学 2015
本文编号：3088375
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图2-1两点目标的雷达回波模型示意图
第二章微多普勒特征与仿真模型7对于上节的两点目标，假设=45°,=75°,=1.0(1),=5(),=0.5(),=4,=/4，振动点的RCS为1，平移点的RCS为10。分别对其回波信号（假设为连续波雷达系统，回波信号形式为s=exp(j2π2/),λ=0.05()进行傅里叶变换和短时傅里叶变换，结果如图2-2所示。图2-2两点目标回波信号的时域波形、频谱和时频图由图2-2可见，短时傅里叶变换将信号的频谱在时间维度上进行了拉伸，得到了信号在不同时间下的微多普勒特征的变化情况。2.2仿真模型由于雷达实测数据获取困难，雷达目标的微多普勒仿真模型对于回波信号的研究具有重要的意义。许多的文献对不同目标的微多普勒雷达回波信号仿真模型进行了研究[15,17,22,37]。文献[10]给出了雷达信号微多普勒调制仿真框图的通用形式，并基于实测数据对其进行了评估。以下介绍本文随后的仿真实验过程中使用到了行人、车辆目标回波的仿真模型。2.2.1Boulic人体行走模型Boulic等人提出了一种基于各种标准化速度的实验数据建立的人体行走模型[38,39]，基于人体的标准结构和平均配置，以一组参数化轨迹产生空间中的身体位置和内部身体配置，以解决动画设计中使用各种逐步改进来设计实时步态的技术问题。它的主要优点是允许使用实验模型的动态性质来定性和连续地设计步态。
第二章微多普勒特征与仿真模型9图2-3雷达坐标系和人体坐标系示意图为了将人体坐标系中的轨迹方程线性映射到雷达坐标系中，引入雅可比矩阵：假设f:nm为从欧式n维空间（1,2,,,）转换到欧式m维空间（1,2,,,）的函数，其由1(1,2,…,),2(1,2,…,),…,（1,2,…,）组成。若将该函数的偏导数(若存在)组成一个m行n列的矩阵,即称为雅可比矩阵：(1,…,)=[1111]（2-10）其意义在于它表现了一个多变量向量函数的最佳线性逼近，以完成不同维度空间的线性映射。在本仿真模型中，旋转对应的雅可比矩阵为：J=[cos()sin()0sin()cos()0001]（2-11）该矩阵给出了人体行走方向与雷达视线方向的夹角为α时，雷达坐标系中的轨迹坐标与人体坐标系中的轨迹坐标的线性变换关系。2.2.3.2波长及采样率设置较高的工作频率下即使运动较慢也能产生较大的多普勒频移，采用毫米波雷达（即工作频率为30GHz-300GHz），以得到较好的微多普勒特征。鉴于此，将雷
【参考文献】：
博士论文
[1]基于微多普勒效应的空中飞机目标分类研究[D]. 王宝帅.西安电子科技大学 2015
本文编号：3088375
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