【摘要】：微動特征對空間錐體目標識別與參數(shù)估計等有著重要意義,而目標的平動會破壞微多普勒譜的結(jié)構(gòu),影響微動特征的提取.針對這一問題,提出了一種基于時變自回歸(Time-Varying Autoregressive,TVAR)模型的平動補償與微動特征提取方法.算法首先分析了錐體目標的散射特性,在此基礎上推導了微動和平動引起的回波瞬時頻率的變化規(guī)律;利用TVAR模型估計目標回波的瞬時頻率,并對估計結(jié)果作解模糊和重新關聯(lián)處理,從而獲得回波的瞬時頻率分量;最后,對瞬時頻率分量包絡進行多項式擬合,利用擬合結(jié)果補償目標平動,進而提取出微動特征.基于電磁計算數(shù)據(jù)的實驗驗證了所提算法的有效性及精確性.
[Abstract]:Fretting features play an important role in the recognition and parameter estimation of spatial conical objects, and the translation of targets will destroy the structure of micro-Doppler spectrum and affect the extraction of fretting features. In order to solve this problem, a method of translation compensation and fretting feature extraction based on Time-Varying autoregressive (TV-AR) model is proposed. Based on the analysis of scattering characteristics of conical target, the variation law of echo instantaneous frequency caused by fretting and moving is deduced, and the instantaneous frequency of target echo is estimated by TVAR model. Finally, the instantaneous frequency component of the echo is obtained by polynomial fitting of the envelope of the instantaneous frequency component, and the target translation is compensated by the fitting result, and then the fretting feature is extracted. Experiments based on electromagnetic data show that the proposed algorithm is effective and accurate.
【作者單位】： 西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61271024,61201296) 全國優(yōu)秀博士學位論文作者專項資金資助項目(FANEDD-201156)聯(lián)合資助課題
【分類號】：TN957.51

【參考文獻】

相關期刊論文 前6條

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相關博士學位論文 前1條

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【共引文獻】

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3 朱R緘，

本文編號：2121229