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该文针对进动锥体目标的微动特性提取,建立等效散射点模型下的微多普勒频率与目标运动参数关系。结合进动调制的微多普勒频率近似正弦变化规律的特点,提出基于瞬时频率估计和随机抽样一致性(RANSAC)的进动目标微多普勒频率提取方法。该方法将回波信号分为若干段,每一段的回波信号近似为若干线性调频(LFM)信号分量之和,通过调频Relax算法估计各信号分量的瞬时频率,并通过随机抽样一致性算法估计散射点的微多普勒曲线。基于仿真数据和电磁计算数据的实验验证了该方法的有效性及稳健性。 相似文献
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弹道导弹中段的真、假诱饵受质量分布等因素的影响,其进动频率等特征存在较大差别。微动特性作为弹道导弹目标识别中的稳定特征,可以通过旋转目标的微多普勒信息进行提取,这也是当前弹道导弹目标识别的研究热点。本文以弹道中段的锥柱状弹头为研究对象,建立了该类目标的散射点模型和进动模型,通过分析一维距离像上散射中心位置变化特点,提出基于散射点时频分布图估计进动频率的算法。该算法首先应用短时傅里叶变换得到强散射中心单元的时频图,再利用自适应阈值法提取时频脊线,从而估计出目标进动频率。实验仿真了弹道回波数据,并利用该数据验证算法的有效性。实验结果证明了算法具有良好的抗噪性能。 相似文献
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微动建模是研究弹道目标微多普勒特征的关键和基础。目前基于Euler角、Euler-Rodrigue公式和齐次坐标的建模方法存在"万向节死锁"、奇异、计算复杂等问题。四元数方法采用4个参数代替矩阵方法的9个参数,能够直观表示三维空间内任意旋转,并克服现有方法的缺陷。经过推导,给出了基于四元数的弹道目标进动和摆动微多普勒数学模型表达式。由于减少了矩阵运算,使得目标微多普勒频率的计算更加简单。仿真结果表明,基于四元数旋转的微动建模方法是合理的,为弹道目标的微多普勒特征提取和识别提供了科学依据。 相似文献
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利用微波暗室静态测量数据,反演了某型弹道目标在典型战情下的动态雷达散射截面积(RCS)时间序列。分析表明:该序列具有非平稳性、相关性和拟周期性的特点,直接利用谱分析方法提取进动周期的效果较差。采用B样条函数、广义自回归条件异方差(GARCH)模型和自回归—滑动平均模型(ARMA模型)构造了RCS序列的迭合滤波分解模型。其中B样条函数用来表征趋势项,GARCH模型表征波动聚集项,ARMA模型表征受噪声污染的平稳周期项。证明了周期项等价于一个参数缓变的ARMA序列,进而可以利用常规功率谱估计方法对进动周期进行精密估计。仿真表明:所提方法能够有效提取弹道目标的进动周期。 相似文献
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论述了一种利用CDMA下行导频信号进行动目标探测的方法。根据CDMA导频信号良好的无源探测性能,通过在时频域内对实时数据进行长时间相干已积累来提取目标信息,给出了一个基于单接收机的实验系统,并通过该系统完成了动目标的多普勒频率和距离检测。实验结果证明了CDMA信号用作无源探测是可行的。 相似文献
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基于微多普勒的圆锥弹头进动与结构参数估计 总被引:2,自引:0,他引:2
微动特征是弹道中段目标雷达识别的有效特征之一。该文首先推导了圆锥弹头的锥顶散射中心和锥底平面上两个滑动散射中心的微多普勒表达式,与由几何绕射理论得到微多普勒时频曲线进行对比,发现锥顶散射中心的微多普勒时频曲线有细小差异,其他两个散射中心的很吻合。通过分析这3个表达式发现3个散射中心的微多普勒具有3种相关性。针对这3种相关性论文提出了在不同入射角下提取微多普勒时频曲线的离散点进行进动和结构参数估计的方法,并进行了仿真实验提取了进动和结构6个参数,且估计效果较好。 相似文献
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基于时频图的微动目标运动参数提取和特征识别的方法 总被引:2,自引:0,他引:2
空间运动特征是导弹目标识别所依据的主要目标特性之一。该文通过在散射中心模型下,研究了导弹微动时回波的时频变化的特性,并由此提出了一种用于估计多散射点瞬时多普勒的线性和的新方法。对该线性和做傅里叶变化,能够有效地估计目标自旋、锥旋、进动频率,周期等运动参数。在此基础上,提出多普勒线性和的傅里叶谱的波形熵特征可以很好地用于实际中弹头和诱饵的识别。结果表明该方法可有效地区分弹头和诱饵。 相似文献
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Radon-Fourier变换(RFT)是一种根据目标的运动参数对位于距离-慢时间平面中的目标轨迹进行积分来积累雷达目标能量的方法。该文针对RFT算法的运算量大和未插值时由量化误差引起能量积累损失这两个问题,提出一种基于Chirp-Z变换(CZT)的快速RFT算法,该算法在频域实现,并将其实现过程和CZT算法结合在一起,成功的解决了以上问题。另外,在不增加运算量的前提下,该方法还能通过补偿目标的多普勒频率来消除匹配滤波损失。实验结果表明在理想情况下该方法的目标能量积累性能接近理论最优值。 相似文献
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《电子与信息学报》2015,37(8):1843-1848
在天波超视距雷达(OTHR)中,基于时频分析技术的机动目标检测算法具有信噪比要求低和参数估计精度高等优点。但是传统的时频分析方法计算量大,难以满足实际工程应用需要。针对该问题,该文提出一种新的时频分析方法,该方法构造时间-频率变化率的联合域并沿时间轴进行积分实现机动目标的检测和参数估计。由于该算法积分路径的特殊性,可以避免使用Hough变换,进而减小算法计算量,使其满足实际工程需要。仿真结果表明,该算法在低信噪比(SNR)下检测效果好,运算量低,且具有更高的参数估计精度;此外,该算法对不同时刻的频率变化率成分进行了积累,有效抑制了多机动目标引起的交叉项,避免了虚假目标的出现。 相似文献