基于雷達(dá)的微動(dòng)目標(biāo)探測(cè)能夠分析因人體呼吸、心跳等微動(dòng)形成的多普勒效應(yīng),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)。該項(xiàng)技術(shù)在反恐活動(dòng)、災(zāi)害救援以及醫(yī)療監(jiān)護(hù)等領(lǐng)域都具有巨大的應(yīng)用價(jià)值,是國(guó)內(nèi)外研究的前沿?zé)狳c(diǎn)。傳統(tǒng)單視角的微動(dòng)目標(biāo)探測(cè)受限于其信息來(lái)源的單一性,通常難以在復(fù)雜環(huán)境中獲得探測(cè)區(qū)域內(nèi)所有目標(biāo)的信息。而利用分布式雷達(dá)系統(tǒng),就可以從多個(gè)視角對(duì)目標(biāo)進(jìn)行探測(cè),通過(guò)對(duì)多節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,從而在復(fù)雜環(huán)境中獲得更加全面的目標(biāo)信息。本論文依據(jù)從單視角探測(cè)逐步深入到多視角探測(cè)的思路,在微動(dòng)目標(biāo)的位置參數(shù)估計(jì)和頻率參數(shù)估計(jì)兩個(gè)方面開(kāi)展了以下研究工作:1、在單視角的微動(dòng)目標(biāo)距離估計(jì)中,針對(duì)傳統(tǒng)算法難以檢測(cè)遮擋目標(biāo)的問(wèn)題,提出了一種基于自適應(yīng)相關(guān)熵的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)弱目標(biāo)的自適應(yīng)增強(qiáng),有效提升了對(duì)遮擋目標(biāo)的檢測(cè)能力。2、在多視角的微動(dòng)目標(biāo)位置估計(jì)中,針對(duì)傳統(tǒng)基于單一邏輯的融合算法成像效果不佳的問(wèn)題,首先研究了基于連通域的圖像融合算法,有效改善了融合后的成像質(zhì)量。隨后又結(jié)合微動(dòng)目標(biāo)的重要特征“微動(dòng)頻率”,進(jìn)一步研究了基于頻率加權(quán)的圖像融合算法,有效改善了現(xiàn)有多種圖像融合算法在微動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中所存在的假目標(biāo)干擾問(wèn)題。3、在... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

第一類n階貝塞爾函數(shù)曲線


本文編號(hào)：3578751