毫米波雷達(dá)發(fā)射的調(diào)頻連續(xù)波信號(hào),與雷達(dá)接收到的信號(hào)進(jìn)行混頻處理后,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行信息提取與分類。本文研究FMCW毫米波雷達(dá)的目標(biāo)特征提取與分類方法,具體內(nèi)容包括如下幾個(gè)部分:1、介紹了毫米波雷達(dá)的系統(tǒng)構(gòu)成,主要理解了三角波信號(hào)波形與研究了調(diào)頻連續(xù)波的信號(hào)分析理論,推導(dǎo)了毫米波雷達(dá)的測(cè)距測(cè)速、測(cè)角原理。2、研究了一種波達(dá)方向(DOA)估計(jì)的高精度測(cè)角算法,分析均勻線陣的陣列接收模型、DOA估計(jì)算法、目標(biāo)橫向特征以及高精度角度提取方法。仿真驗(yàn)證了高精度測(cè)角方法具有很高的角度分辨率,實(shí)驗(yàn)證實(shí)高精度的測(cè)角信息可以作為一種分類目標(biāo)的方法。3、研究了一種基于多普勒擴(kuò)展目標(biāo)的毫米波雷達(dá)檢測(cè)算法,分析Chirp波形信號(hào)與多普勒擴(kuò)展特性,分析多普勒擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)程序與檢測(cè)過程。對(duì)多普勒擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證,證明積累多普勒頻段的方法具備優(yōu)越的檢測(cè)性能。4、研究了三種微多普勒特征提取算法,建立行人運(yùn)動(dòng)的模型,研究短時(shí)傅里葉變換、小波變換與維格納-威爾分布的原理,并針對(duì)行人運(yùn)動(dòng)模型使用三種方法進(jìn)行仿真分析,對(duì)比三種方法的時(shí)頻分析結(jié)果,證明三種方法都具備時(shí)頻分析能力。5、對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行微多普勒特征的分類測(cè)試,...

【文章頁(yè)數(shù)】：85 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第二章 毫米波雷達(dá)原理概述
    2.1 FMCW毫米波雷達(dá)系統(tǒng)
    2.2 FMCW毫米波雷達(dá)信號(hào)分析
    2.3 雷達(dá)的測(cè)距測(cè)速原理
    2.4 雷達(dá)的測(cè)角原理
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于高精度測(cè)角的目標(biāo)分類方法研究
    3.1 陣列接收模型與橫向目標(biāo)分析
        3.1.1 陣列接收模型與DOA估計(jì)方法
        3.1.2 橫向目標(biāo)特征分析
    3.2 高精度角度特征提取
        3.2.1 高精度角度特征提取方法
        3.2.2 仿真試驗(yàn)
    3.3 基于DOA估計(jì)的目標(biāo)分類實(shí)驗(yàn)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 一種基于多普勒擴(kuò)展目標(biāo)的毫米波雷達(dá)檢測(cè)算法
    4.1 區(qū)域監(jiān)視雷達(dá)系統(tǒng)與信號(hào)分析
        4.1.1 CHIRP序列波形和信號(hào)處理
        4.1.2 信號(hào)處理步驟
        4.1.3 多普勒擴(kuò)展特性
    4.2 多普勒擴(kuò)展目標(biāo)的自適應(yīng)CFAR檢測(cè)
        4.2.1 多普勒擴(kuò)展目標(biāo)檢測(cè)程序
        4.2.2 多普勒擴(kuò)展目標(biāo)OS-CFAR檢測(cè)過程
    4.3 檢測(cè)性能
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于微多普勒特征的特征提取與分類方法研究
    5.1 行人運(yùn)動(dòng)模型
    5.2 短時(shí)傅里葉變換
    5.3 小波變換
    5.4 維格納-威爾分布
    5.5 本章小結(jié)
第六章 基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的目標(biāo)特征提取與分類測(cè)試
    6.1 毫米波雷達(dá)信號(hào)處理系統(tǒng)
        6.1.1 毫米波雷達(dá)信號(hào)處理流程
        6.1.2 開發(fā)平臺(tái)及參數(shù)配置
        6.1.3 外場(chǎng)測(cè)試環(huán)境
    6.2 基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的目標(biāo)特征提取
        6.2.1 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)去噪預(yù)處理
        6.2.2 提取微多普勒特征
    6.3 基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的目標(biāo)分類
        6.3.1 典型目標(biāo)微多普勒特征
        6.3.2 基于支持向量機(jī)的目標(biāo)識(shí)別
    6.4 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 論文總結(jié)
    7.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3742219