【摘 要】
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微动的基本概念是指除目标主体运动以外的微部件的运动,是一种广泛存在于现实生活中的运动形式。雷达目标微动产生的微多普勒特征能够反映目标的电磁散射性质、物理结构和运动特性,可以视为目标的独特特征,在目标探测、成像、分类与识别领域的应用已经受到了国内外学术界的广泛关注。同时在现阶段,我国现役的雷达主要为窄带雷达,且窄带雷达具有探测距离远,成本低廉等优点,研究基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取技术,发挥窄
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微动的基本概念是指除目标主体运动以外的微部件的运动,是一种广泛存在于现实生活中的运动形式。雷达目标微动产生的微多普勒特征能够反映目标的电磁散射性质、物理结构和运动特性,可以视为目标的独特特征,在目标探测、成像、分类与识别领域的应用已经受到了国内外学术界的广泛关注。同时在现阶段,我国现役的雷达主要为窄带雷达,且窄带雷达具有探测距离远,成本低廉等优点,研究基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取技术,发挥窄带雷达系统的优势,充分挖掘现有的作战装备武器的潜能,具有十分重要的理论意义和国防工程实用价值。在窄带雷达体制下,对地面运动目标、空间锥体目标以及空中旋翼目标的微多普勒特征提取问题展开了深入的研究,主要的工作可以概括为以下三个方面:1.针对窄带雷达体制下的短驻留时间引起特征提取方法性能下降的问题,结合统计压缩感知思想,提出基于统计压缩感知缺失信号重构的微多普勒特征提取方法。现有的统计压缩感知方法都是基于信号服从混合高斯分布的假设,并不适用于雷达目标复信号。通过理论分析和实验验证得出窄带雷达回波近似服从复高斯分布,从而依据复高斯分布的假设建立基于统计压缩感知框架的分层贝叶斯模型,利用变分贝叶斯期望最大算法计算模型参数的后验分布,可以实现直接从缺失的时域复信号重构超分辨时频谱图。在重构的超分辨时频谱图上,结合不同地面运动目标微动模型及微多普勒特性的分析,提出两种衡量微动目标主要能量成分散布程度的微多普勒特征,对于不同地面运动目标提出的特征具有明显的差异性。基于实测数据的实验结果表明所提方法可以实现短驻留时间下微多普勒特征的有效提取。2.针对空间锥体目标高阶平动使得微多普勒曲线出现平移、倾斜甚至混叠的问题以及多个散射点分量的能量接近、微多普勒曲线之间的交叉导致微多普勒特征提取困难的问题,分别提出空间锥体目标高阶平动补偿方法和微多普勒特征提取方法。（1）所提空间锥体目标高阶平动补偿方法将空间锥体目标的平运补偿问题归结为多项式相位信号的参数估计问题,研究推导了高阶模糊函数能量集中度的周期性,实现了微动周期的准确估计,进而依据高阶模糊函数在时间延迟为微动周期时具有峰值的性质,通过峰值搜索依次实现加加速度和加速度的估计。仅存在微动的空间锥体目标回波频谱关于零频近似对称,平动速度的存在仅会造成频谱沿频率方向的循环移位,进而引起对称中心位置的改变。基于此性质,所提方法通过寻找平动速度引起的对称中心位置偏移量来实现速度的估计。基于电磁计算数据的实验表明所提方法可以实现高精度的高阶平动补偿。（2）所提空间锥体目标微多普勒特征提取方法首先通过同步提取变换得到具有较高时频能量集中度的时频谱图,然后结合Kalman滤波和随机抽样一致性（Random Sample Consensus,RANSAC）算法跟踪并关联每个散射点分量在时频谱图中的微多普勒轨迹实现微多普勒特征提取。由于Kalman滤波算法容易在交叉处发生关联错误,所提方法引入轨迹修正策略,定义一个轨迹存活率来判断关联错误的发生。当关联错误发生时,利用RANSAC算法校正错误的关联。该轨迹修正策略可以有效地避免由微多普勒轨迹交叉以及噪声引起的关联错误。同时,在轨迹修正策略中采用了加窗技术来减少RANSAC算法的计算代价,提升运算速度。基于电磁计算数据的实验表明所提方法的性能优于其他微多普勒特征提取方法,并且在低信噪比的情况下,该方法的性能优势更为明显。3.考虑到空中旋翼目标回波中时频闪烁条带的存在破坏了微多普勒曲线的结构,跟踪关联微多普勒轨迹实现微多普勒特征提取的方法并不适用。因此,引入信号先验模型,结合广义参数化时频分析（General Parameterized Time-frequency,GPTF）和广义线性调频小波变换（General Linear Chirplet Transform,GLCT）提出基于 GLCT-GPTF的微多普勒特征提取方法。所提方法利用基于高阶模糊函数能量集中度的微动周期估计方法估计周期得到旋翼转动速度;在GPTF中引入GLCT的解调算子,实现对旋转平移后信号的调频率估计,利用信号的调频率衡量信号的平稳程度,将微多普勒曲线提取问题转化为以信号平稳指标作为目标函数的最优化问题,通过求解该优化问题得到最优变换核参数的估计,实现微多普勒曲线的提取,从而依据微多普勒曲线和旋翼参数的映射关系得到旋翼叶片长度的估计。基于仿真和实测数据实验验证了所提方法的可行性和性能优势。
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