本文選題：微多普勒 + S變換�。� 參考：《南京理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著軍事科技的高速發(fā)展,各種有威脅的行進目標以及小型的無人偵察機對傳統(tǒng)雷達的識別能力提出了嚴峻的挑戰(zhàn)�；谖⒍嗥绽仗卣魈崛〉睦走_目標識別技術(shù)存在時頻分析頻率分辨率較低,無法精確識別出目標等問題。因此,如何提高微多普勒信號分析的頻率分辨率是目標識別領(lǐng)域的一大研究熱點。本文主要研究高頻率分辨率的微多普勒特征提取方法。主要工作如下:(1)研究各類目標的微運動,并建立運動模型。通過運動模型得到微多普勒回波信號,為后文分析微多普勒特征提取方法奠定基礎(chǔ)。(2)針對常規(guī)微多普勒特征提取方法由于時窗長固定、時頻聚焦性等導致的時頻分析頻率分辨率較低這一問題,采用S變換處理,使時窗長與信號頻率成反比,克服了時窗長固定這一缺陷。仿真表明該方法在一定程度上提高了時頻分析的頻率分辨率。(3)針對S變換中由于信號截斷造成的信號能量流失以及時頻聚焦性較低這一問題,提出線性正則變換聯(lián)合S變換方法。將信號映射入線性正則域,結(jié)合信號自身特性對線性正則矩陣參數(shù)進行調(diào)節(jié),使信號頻率在線性正則域中夠壓縮或拉伸,實現(xiàn)等效窗長與信號頻率分量完美適配。仿真表明該方法極大的提高了時頻分析的頻率分辨率。(4)針對實際微多普勒信號分析時信號淹沒于噪聲這一問題,提出多重自相關(guān)法提取信號。在將信號從噪聲中分離的同時,對信號進行加強。仿真表明,該方法有效的從噪聲中分離出微多普勒信號并顯著增強了信號。時頻結(jié)果顯示從含噪信號中提取出的微多普勒特征明顯,實現(xiàn)了在低信噪比環(huán)境中目標微多普勒特征的提取。
[Abstract]:With the rapid development of military science and technology, a variety of threatening targets and small unmanned reconnaissance aircraft pose a severe challenge to the recognition ability of traditional radar. The technology of radar target recognition based on micro-Doppler feature extraction has some problems such as low frequency resolution of time-frequency analysis and the inability to identify target accurately. Therefore, how to improve the frequency resolution of microDoppler signal analysis is a hot topic in the field of target recognition. In this paper, we mainly study the feature extraction method of micro-Doppler with high frequency resolution. The main work is as follows: 1) the micro motion of various targets is studied and the motion model is established. The micro-Doppler echo signal is obtained by the motion model, which lays the foundation for the analysis of the micro-Doppler feature extraction method in the future. (2) for the conventional micro-Doppler feature extraction method, the time window length is fixed, and the time window length is fixed. Because of the low frequency resolution of time-frequency analysis caused by time-frequency focusing, the S-transform is used to make the time-window length inversely proportional to the signal frequency, which overcomes the limitation of fixing the time-frequency window length. Simulation results show that the method improves the frequency resolution of time-frequency analysis to a certain extent. A joint S-transformation method for linear canonical transformation is proposed. The signal is mapped into the linear canonical domain, and the parameters of the linear canonical matrix are adjusted according to the characteristics of the signal itself, so that the frequency of the signal is compressed or stretched in the linear canonical domain, and the equivalent window length is perfectly adapted to the frequency component of the signal. Simulation results show that this method greatly improves the frequency resolution of time-frequency analysis. When the signal is separated from the noise, the signal is strengthened. Simulation results show that the method can effectively separate the microDoppler signal from the noise and significantly enhance the signal. The time-frequency results show that the micro-Doppler features extracted from noisy signals are obvious, and the target micro-Doppler features can be extracted in low signal-to-noise ratio (SNR) environment.
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN957.51

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本文編號：1901910