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基于短時迭代自適應-逆Radon變換的微多普勒提取方法

發(fā)布時間:2017-09-19 05:07

  本文關鍵詞:基于短時迭代自適應-逆Radon變換的微多普勒提取方法


  更多相關文章: 彈道目標 微多普勒 迭代自適應(IAA) 逆Radon變換(IRT)


【摘要】:對于頻率交疊嚴重且頻率成分接近的多分量信號,常用的短時傅里葉變換(Short Time Fourier Transform,STFT)和S方法(S-Method,SM)頻率分辨能力不足,重構精度低.針對該問題,本文結合逆Radon變換提出了基于短時迭代自適應-逆Radon變換(Short Time Iterative Adaptive Approach-Inverse Radon Transform,STIAA-IRT)的微多普勒特征提取方法.首先采用基于加權迭代自適應的STIAA時頻分析方法分析了散射點模型的微多普勒特性,然后利用逆Radon變換分離重構不同散射點的微多普勒分量.該方法在低信噪比、鄰近時頻分布情況下能獲得高分辨的多分量信號的完整微多普勒信息,性能分析顯示STIAA-IRT重構精度較高,明顯優(yōu)于STFT-IRT(Short Time Fourier Transform-Inverse Radon Transform)和SM-IRT(S-Method-Inverse Radon Transform)特征提取方法.
【作者單位】: 西安電子科技大學雷達信號處理國家重點實驗室;
【關鍵詞】彈道目標 微多普勒 迭代自適應(IAA) 逆Radon變換(IRT)
【基金】:國家自然科學基金(No.61231017;No.60901066) 中央高;究蒲袠I(yè)務費專項資金(No.K5051302007)
【分類號】:TN911.7
【正文快照】: 1引言中段彈道目標因其特殊結構與受力作用將在平動飛行過程中進動,這是一種典型的微動現象,所引起的微多普勒效應可為目標檢測與識別提供重要信息.因此,近年來針對彈道目標的微多普勒特征提取(包括時頻分析和信號分離重構)[1]受到了廣泛關注.V.C.Chen首先采用時頻分析工具來

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