【摘 要】
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针对传统恒虚警率方法难以探测鸟类目标的问题，提出一种基于时频域鸟类目标微多普勒贝叶斯增强算法。首先，以鸟类目标扑翼模型为基础，建立雷达回波信号及微多普勒模型。其次，考虑短时傅里叶变换对回波信号进行时频分析。针对短时傅里叶变换加窗操作影响分辨率及其对杂波敏感的问题，引入广义高斯分布对先验自适应建模，在贝叶斯推理方式下实现时频域微多普勒特征增强。考虑到目标特征非平滑后验分布计算困难，提出用近端未调整朗
【基金项目】
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国家自然科学基金（62271487）资助课题；
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针对传统恒虚警率方法难以探测鸟类目标的问题，提出一种基于时频域鸟类目标微多普勒贝叶斯增强算法。首先，以鸟类目标扑翼模型为基础，建立雷达回波信号及微多普勒模型。其次，考虑短时傅里叶变换对回波信号进行时频分析。针对短时傅里叶变换加窗操作影响分辨率及其对杂波敏感的问题，引入广义高斯分布对先验自适应建模，在贝叶斯推理方式下实现时频域微多普勒特征增强。考虑到目标特征非平滑后验分布计算困难，提出用近端未调整朗之万算法进行高效求解。仿真及实测数据实验表明，所提算法不仅能够有效抑制背景噪声，而且可以保留微多普勒特征一定程度的连续性。
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