雷達回波中的微多普勒效應能夠反映目標的幾何結構和運動特性,作為目標獨一無二的特征,能夠用來實現(xiàn)對目標類別和屬性的判斷。波長的優(yōu)勢使激光雷達相對于微波雷達具備更好的微多普勒探測精度。針對空中飛機目標（直升機、螺旋槳飛機）回波中微多普勒調制能量較弱,易被噪聲污染的問題,提一種基于PCA-CLEAN的噪聲穩(wěn)健激光微多普勒特征提取方法,首先利用PCA對回波信號進行噪聲抑制,然后利用CLEAN算法將回波中的機身分量和微動分量區(qū)分開,進而提取反映不同目標微動差異的三維特征進行目標分類,基于仿真和實測數(shù)據(jù)的實驗結果表明,所提方法能夠獲得較好的分類性能,同時在低信噪比條件下能夠獲得較好的噪聲抑制性能。 

【文章來源】：激光與紅外. 2020,50(11)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

不同信噪比條件下四種方法的分類性能(仿真數(shù)據(jù))

圖10給出對實測數(shù)據(jù)添加不同信噪比高斯白噪聲后,利用PCA-CLEAN算法進行噪聲抑制及分類的結果,可以看出利用PCA進行噪聲抑制后,能夠明顯提升CLEAN提取特征在低信噪比條件下的分類性能。6 總 結

圖1給出了仿真得到的直升機和螺旋槳飛機的激光探測回波時頻圖,并在圖中對微動分量、機身分量及“閃爍”現(xiàn)象進行了標注[8]�？梢钥闯鰞深愶w機的雷達回波中微多普勒調制分量存在明顯的差異。仿真結果與文獻[5]中雷達實測數(shù)據(jù)一致,表明上述模型符合實際情況。同時從圖1可以看出,機身分量在回波中占據(jù)主要能量,微動分量較弱,如果直接對回波信號進行特征提取,將會導致三類目標微動分量的差異不能在特征中充分的體現(xiàn),因此在特征提取前需要將機身分量與微動分量分離。3 基于CLEAN算法的特征提取

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于微多普勒效應的空中飛機目標分類研究[D]. 王寶帥.西安電子科技大學 2015



本文編號：3146106