基于短时迭代自适应-逆Radon变换的微多普勒提取方法

发布时间：2017-09-19 05:07

  本文关键词：基于短时迭代自适应-逆Radon变换的微多普勒提取方法

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【摘要】：对于频率交叠严重且频率成分接近的多分量信号,常用的短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)和S方法(S-Method,SM)频率分辨能力不足,重构精度低.针对该问题,本文结合逆Radon变换提出了基于短时迭代自适应-逆Radon变换(Short Time Iterative Adaptive Approach-Inverse Radon Transform,STIAA-IRT)的微多普勒特征提取方法.首先采用基于加权迭代自适应的STIAA时频分析方法分析了散射点模型的微多普勒特性,然后利用逆Radon变换分离重构不同散射点的微多普勒分量.该方法在低信噪比、邻近时频分布情况下能获得高分辨的多分量信号的完整微多普勒信息,性能分析显示STIAA-IRT重构精度较高,明显优于STFT-IRT(Short Time Fourier Transform-Inverse Radon Transform)和SM-IRT(S-Method-Inverse Radon Transform)特征提取方法.
【作者单位】： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室;
【关键词】： 弹道目标 微多普勒 迭代自适应(IAA) 逆Radon变换(IRT)
【基金】：国家自然科学基金(No.61231017;No.60901066) 中央高校基本科研业务费专项资金(No.K5051302007)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 1引言中段弹道目标因其特殊结构与受力作用将在平动飞行过程中进动,这是一种典型的微动现象,所引起的微多普勒效应可为目标检测与识别提供重要信息.因此,近年来针对弹道目标的微多普勒特征提取(包括时频分析和信号分离重构)[1]受到了广泛关注.V.C.Chen首先采用时频分析工具来

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本文编号：879657