【摘 要】
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微多普勒效应是指目标及其部件的微小运动对雷达回波产生频率调制的现象。微多普勒回波中可以提取出目标的物理参数以及运动特征,因此微多普勒特征提取成为雷达目标识别领域的重要研究内容。微多普勒效应获得国内外广泛关注,但其相关技术还有待改进和完善。本文针对基于时频分析的旋翼微多普勒特征提取方法,主要内容如下:（1）在推导典型微动微多普勒数学模型的基础上建立了飞行器旋翼的微多普勒回波模型,通过仿真分析验证了从
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微多普勒效应是指目标及其部件的微小运动对雷达回波产生频率调制的现象。微多普勒回波中可以提取出目标的物理参数以及运动特征,因此微多普勒特征提取成为雷达目标识别领域的重要研究内容。微多普勒效应获得国内外广泛关注,但其相关技术还有待改进和完善。本文针对基于时频分析的旋翼微多普勒特征提取方法,主要内容如下:（1）在推导典型微动微多普勒数学模型的基础上建立了飞行器旋翼的微多普勒回波模型,通过仿真分析验证了从微多普勒回波中提取旋翼物理参数和运动参数的可行性。（2）对非参数化时频分析和参数化时频分析进行研究,研究了短时傅里叶变换、小波变换、线性调频小波变换以及广义Warblet变换的原理和实现,并通过仿真比较总结了四种方法的优缺点以及在旋翼微多普勒特征提取上的性能。（3）针对S变换以及广义S变换窗长会出现极值的缺点,提出改进S变换。将Sigmoid函数引入到改进S变换的窗函数中,并增加三个窗函数调节因子,将窗长控制在一定范围内,同时增加了算法的灵活度和可适应度,使得时频分析可以满足不同特性信号的分辨率要求。通过仿真验证了改进S变换在时频分析性能和微多普勒特征提取效果上有更大的优势。（4）提出自适应多重同步挤压联合改进S变换算法。将多重同步挤压的思想与改进S变换结合,并通过计算Rayleigh熵判断多重同步压缩的次数。仿真结果验证了该算法能够估算更精准的瞬时频率从而获得更高的能量聚集度,因此该算法具有高时频分辨率,对于旋翼微多普勒特征提取具有更好的性能。（5）针对实际工程中雷达回波通常含噪含杂的问题,提出了一种可以降噪去杂的旋翼微多普勒信息提取方法。利用复数经验模态分解和多重自相关可以实现降噪去杂,随后进行自适应多重同步挤压联合改进S变换即可得到清晰的高分辨率的时频图。仿真验证该方法可以有效且高性能地进行飞行器旋翼的微多普勒特征提取,从而实现飞行器的分类识别。
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