基于Hough变换撤票策略的目标微多普勒提取

微动特征的提取对于目标识别具有重要意义,但现有算法提取多分量旋转目标微多普勒参数的计算量太大.针对这一问题,提出了一种Hough变换撤票策略,对时频空间进行Hough变换得到参数空间,对已包含所有信息的参数空间进行多次撤票,便可分步得到微多普勒信号参数.仿真实验验证了该方法的有效性.     

考虑目标微多普勒频移的反导雷达配置模型

针对采用微多普勒频移识别目标的反导雷达,对其配置问题进行研究,以便更好地发挥其目标识别能力。首先,利用雷达性能参数,计算出要探测某一弹道时的雷达可配置区;其次,分析目标微多普勒频移对目标识别可能性的影响,以雷达覆盖区和高概率识别区的最大化为目标建立雷达的配置模型;最后,通过仿真分析发现通过调节雷达覆盖区与高概率识别区的权重,可以得到针对不同作战需求时的雷达配置方案。     

EEMD联合AOK-TFR提取车辆微多普勒特征

利用连续波雷达探测运动车辆时,非线性、非平稳的多分量回波信号不易解析提取,基于此,提出了联合总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和自适应最优核时频分布(Adaptive Optimal Kernel Time-Frequency Distribution,AOK-TFR)的方法提取运动车辆的微多普勒(micro-Doppler)特征。建立了车体振动和车轮转动对雷达回波信号产生的复合调制效应数学模型,并对多分量回波信号进行了EEMD,通过联合AOKTFR解析回波信号的固有模态分量,得到了较清晰的微多普勒时频像,较好地克服了地杂波带来的EMD模态混叠。仿真分析表明该方法提取到的微多普勒特征参数与仿真参数吻合,证明了该方法的有效性。