【摘要】： 本文主要針對自主研制開發(fā)的生命探測雷達進行信號處理的算法研究，生命特征信號屬于低速運動目標(biāo)信號，它所產(chǎn)生的多普勒頻移非常小，微弱的回波信號極易淹沒在強雜波背景下。如何更加有效準(zhǔn)確地檢測和提取出所需的微弱目標(biāo)信號即生命特征信號，是本文研究的重點。 接收到的生命特征信號是頻率極低、準(zhǔn)周期、低信噪比、多諧波組合的信號。采樣數(shù)據(jù)的分析表明：雜波符合高斯分布；生命特征信號可以簡化為諧波模型來進行信號提取、雜波抑制和提高信噪比的處理。 論文對生命探測雷達采集的生命特征信號數(shù)據(jù)作了大量的仿真和實驗，提出了基于傳統(tǒng)小波變換的Mallat算法，利用多分辨率特性求得一鏡像濾波器組，選擇具有較好正則性和光滑性的Symlets小波系來進行低頻生命特征信號的提取。仿真結(jié)果表明，小波變換算法能夠有效的準(zhǔn)確的提取出生命特征信號。 生命探測雷達的數(shù)字信號處理算法建立在以上仿真結(jié)果基礎(chǔ)上，在C語言環(huán)境下完成的。主要分成時域處理和頻域處理兩大部分。 最后，論文比較了傳統(tǒng)小波變換與FIR低通濾波方法應(yīng)用于低速目標(biāo)信號檢測的結(jié)果，比較得出傳統(tǒng)小波變換要比FIR低通濾波器方法對信號檢測的群延遲要小的多，并且可以得到更高的信噪比。合理的將多種信號處理技術(shù)相結(jié)合的方法能更加有效、準(zhǔn)確地檢測并提取出低速目標(biāo)信號，在工程中應(yīng)用前景更加廣泛。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號】：TN957.51
【圖文】：

圖4.2真實雜波噪聲信號的直方圖圖4.3高斯分布隨機數(shù)的直方圖對實驗中采集的數(shù)據(jù)進行雜波、噪聲分析。信號采集環(huán)境為雷達探測儀隔著4Ocm厚的墻發(fā)射電磁波。雜波信號的直方圖分析見圖4.2。圖4.3為在Matlab仿真中產(chǎn)生的8000點高斯隨機數(shù)的直方圖。比較圖4.2和4.3，可見兩圖形狀基本一致。對多段雜波采集數(shù)據(jù)做同樣的實驗，也可得到相同的結(jié)論，可以說本文研究的雜波其函數(shù)形式是符合高斯分布的。見雜波頻譜圖4.4(未除去直.流分量)，其功率譜也應(yīng)滿足高斯分布。 x10。a刀n

本文編號：2789842