【摘 要】
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针对传统时频分析方法处理多分量SAR运动目标回波数据时出现的交叉项影响严重和时频聚集性差等问题,提出一种融合改进的经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所 遥感科学国家重点实验室,北京 100101;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院遥感与数字地球研究所 遥感科学国家重点实验室,北京,100101
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针对传统时频分析方法处理多分量SAR运动目标回波数据时出现的交叉项影响严重和时频聚集性差等问题,提出一种融合改进的经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法和重排平滑伪维格纳维尔分布(Reassigned Smoothing Pseudo-Wigner-Ville Distribution,RSPWVD)算法的新时频分析算法——EMD-RSPWVD算法.利用改进的EMD算法将多分量SAR动目标回波信号分解为彼此独立信号分量,然后对独立分量分别做基于RSPWVD算法的时频分析,以消除交叉项和获得高的时间—频率分辨率.分别利用模拟回波信号数据和真实回波信号数据,探究该算法对于多分量SAR运动回波数据的分析性能.结果表明,该算法具有良好的抗噪性和运动目标检测能力,以及高精度的运动参数估计性能.
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