【摘要】：雷達自動目標識別(Radar Automatic Target Recognition,RATR)能通過雷達回波信號確定目標屬性,能全天時、全天候地獲取目標類別、型號等信息,在眾多領域被廣泛使用。當雷達照射運動目標時,目標除質心平動外,其重要部件往往還存在旋轉、振動等復雜的微運動形式。這些微運動將會對目標的回波信號產生頻率調制,致使多普勒譜邊緣出現(xiàn)邊帶,此即為微多普勒效應。由于目標具有的復雜運動形式將會對RATR性能造成嚴重的影響,RATR系統(tǒng)迫切需要進一步提升目標運動狀態(tài)精細描述的能力,因此運動目標的微多普勒特征分析成為了一種最為有效的途徑。為此,本文圍繞微動目標微多普勒特征的提取和分析等問題展開研究和討論,主要工作包含以下幾個方面:1.以運動目標電磁散射特性為切入點,建立運動目標雷達回波模型,并進一步得到運動目標的時變多普勒理論模型。利用振動與旋轉兩種常見微運動與雷達平臺間的幾何關系,通過數(shù)學建模的方式建立微多普勒頻率的理論表達式,并分析微動參數(shù)對微多普勒頻率的影響,建立了目標微運動狀態(tài)與其微多普勒特征的對應關系。2.分析了線性時頻表示、雙線性時頻分布、自適應時頻分布和小波分解類時頻分析四大類主要的時頻分析方法并簡單介紹了其在微多普勒特征提取中的應用。通過仿真實驗定性地分析各類時頻方法的優(yōu)缺點,同時還選取均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)定量地評價各類時頻算法的性能。3.利用時頻分析技術,針對海面漂浮浮標、四旋翼無人機葉片和雷達天線三類典型目標的復雜微運動所引起的微多普勒特征進行分析。從非線性動力學建模入手,利用散射點模型建立微動目標后向散射RCS模型,從而建立其微動目標雷達回波信號模型,最后應用時頻分析技術分析了這三類不同微動目標的微多普勒特征。
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN957.51
【圖文】：

西安電子科技大學碩士學位論文34圖3.4 固定頻率的調頻信號參考時頻分布圖 3.5 是運用了高斯窗、Hanning 窗和 Kaiser-Bessel 窗對固定頻率的調頻信號截取后的 STFT 結果。圖 3.5 中的三種窗函數(shù)的 STFT 均展示出三條清晰的直線結構。同時，依賴于 STFT 的線性可加特性，時頻分布圖畫面清晰，三個頻率對應的直線特征間并不存在交叉項干擾的情況。然而，與圖 3.4 中的參考分布相比，STFT 的時間和頻率分辨率相對較差，而以時間分辨率尤甚。圖 3.5 中 STFT 沿時間軸方向上的時頻能量分布較為模糊，很難分辨某一時刻的時頻能量。這是由于 STFT 滿足 WernerHeisenberg 測不準關系，當頻率分辨率較高時，時間分辨率則會相應降低。圖 3.6 中反應了 Kaiser- Bessel 窗函數(shù)的寬度對 STFT 的影響

而時間分辨率較差，導致信號時頻能量的強弱在時間上的變化很難被準確表現(xiàn)。(a) 高斯窗 (b) Hanning 窗 (c) Kaiser-Bessel 窗圖3.5 固定頻率的調頻信號 STFT 時頻圖

(a) 65 點 (b) 257 點圖3.6 Kaiser-Bessel 窗寬對 STFT 的影響圖3.7 固定頻率的調頻信號 CWT 時頻圖圖 3.7 中 CWT 充分展現(xiàn)了其多尺度分析的特點，CWT 分布中表現(xiàn)出了核函數(shù)通帶寬度逐漸變化的過程。在頻率較低處，窗函數(shù)表現(xiàn)為窗寬較寬高度較矮的低頻窗的

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