【摘 要】
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针对雷达多目标回波微多普勒信息复杂交叠、难以分离与提取的问题，提出了一种基于自适应视野聚类和Viterbi算法相结合的多目标信号分离与提取方法。该方法在时频分析的基础上，
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针对雷达多目标回波微多普勒信息复杂交叠、难以分离与提取的问题，提出了一种基于自适应视野聚类和Viterbi算法相结合的多目标信号分离与提取方法。该方法在时频分析的基础上，利用各旋转目标散射点不同的微多普勒变化特性，进行自适应视野处理，获取各时刻视点在不同视野范围内的食物浓度序列，通过聚类分析获得0—1编码序列，并结合Viterbi算法进行配准处理，得到最优匹配路径，从而实现多目标信号分离与提取。仿真结果表明，该方法能够有效地克服交叉区域干扰及背景噪声的影响，适用于复杂散射模型，较好地实现了微动多目标信号分
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