[發(fā)明專利]基于譜圖重排的激光微多普勒參數(shù)估計方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410142408.2
• 申請日: 2014-04-11
• 公開（公告）號: CN103913736A
• 公開（公告）日: 2014-07-09
• 發(fā)明（設計）人: 李智;王智;高興姣
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G01S7/493
• 分類號: G01S7/493;G01S7/497
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發(fā)明屬于雷達信號處理技術領域，具體涉及基于譜圖重排的激光微多普勒參數(shù)估計方法。

背景技術

目標的整體運動會使回波信號產(chǎn)生一個特定的多普勒頻移，然而其自身的振動又在多普勒頻移的基礎上產(chǎn)生一個附加的頻率調制，由于該附加的頻率調制相對多普勒頻移較小，美國海軍研究實驗室的Victor?C.?Chen最早在2000年將這種現(xiàn)象稱為微多普勒效應。很多情況下，目標或者其上的部件會存在微運動:直升機上螺旋槳的旋轉，船上旋轉的天線，橋身的機械振動，引擎引起的物體表面的振動等等。由于振動或者旋轉所引起的頻率上的偏移是一個時變的函數(shù)，體現(xiàn)在雷達回波載頻上是一個周期性的頻率調制。y．C．Chen教授根據(jù)研究結果給出了單一旋轉的微多普勒模型，詳細推導了公式，證明微多普勒頻率是目標微動線速度在徑向雷達方向上的多普勒頻率投影，然后他給出了四種常見的微動模型：振動、旋轉、翻滾和錐旋，對它們進行了理論推導，分別比較了這四種微動模型計算和仿真的微多普勒特征，計算結果和仿真的結果一致，從而驗證了理論公式推導的正確性。

實際運用中的雷達，不僅要能實現(xiàn)檢測、識別、監(jiān)視等基本的功能，還需要具有識別不同目標的能力，這就要求依靠目標的不同運動特征來實現(xiàn)了。這時，微多普勒的唯一性就顯現(xiàn)出了巨大作用，微動目標雷達的特征提取技術為目標的檢測和識別提供了新的思路和方法。目標的微動所產(chǎn)生的微多普勒特征包含了目標的運動和結構等信息，是現(xiàn)存的分析目標特征方法上的一種補充，有效提取微多普勒特征可以反演目標的相關參數(shù)，可用于目標的探測、分類和識別等領域。許多學者研究了一些微多普勒的應用實例，驗證微多普勒技術的可行性。激光雷達對目標或目標組成部分非常微小的位移都能敏銳的察覺到，基于激光雷達微多普勒效應的目標微動參數(shù)估計，要求我們從回波信號中準確提取瞬時頻率進行特征參數(shù)估計。現(xiàn)有的微多普勒特征參數(shù)估計方法，大多使用傳統(tǒng)的STFT、WVD、SPWVD等方法得到時頻分布，其中STFT變換中窗函數(shù)的選擇是一個關鍵的問題也是它本身無法克服的一個障礙，WVD引入了交叉項這影響了Wigner分布的直觀表示而且使得從分布中提取有用信息的過程變得復雜，SPWVD能抑制和消除大部分交叉干擾項但是這種平滑的結果同時降低了頻率和時間的分辨率，而瞬時頻率的提取，大多使用傳統(tǒng)譜圖峰值估計法，這些估計方法都存在著缺陷。為了準確提取微多普勒特征參數(shù)，我們需要更好的特征參數(shù)估計方法。

發(fā)明內容

該發(fā)明旨在準確地提取激光雷達微多普勒回波信號中的特征參數(shù)，提出了基于譜圖重排的參數(shù)估計方法。

該發(fā)明采用了如下技術方案：

首先對激光雷達微多普勒回波信號進行變換得到譜圖分布，譜圖定義為短時傅立葉變換模的平方，得到雷達回波信號的時頻譜圖。再對譜圖進行重排處理，重排后的譜圖克服了傳統(tǒng)方法時頻分辨率問題，得到較高時頻分辨率的時頻分布。

然后利用一階時間矩從時頻譜圖中提取微動信號的瞬時頻率，由于外界噪聲的干擾，一階時間矩提取到瞬時頻率在端點處或其他地方有時會出現(xiàn)跳變，影響最后的參數(shù)估計，因此在一階時間矩提取之后，對瞬時頻率做五點平滑十次迭代處理，以削弱這種跳變帶來的影響。

最后由瞬時頻率均值估計平動速度，并對瞬時頻率進行付里葉變換，在頻域內估計微動的頻率，搜索頻域最大幅值，對應頻率即為微動的頻率。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的參數(shù)估計方法流程圖

圖2是本發(fā)明雷達回波信號及其頻譜圖

圖3是本發(fā)明譜圖及重排后譜圖時頻圖。

具體實施方式

步驟一：（譜圖及譜圖重排）對激光雷達微多普勒回波信號進行變換得到譜圖分布，譜圖定義為短時傅立葉變換模的平方，即

式中h是窗函數(shù)。

然后對其進行重排處理，改善譜圖的時頻聚集性。重排方法過程如下：將譜圖在任何點（t,?f）處計算的值轉換到另一個，這一點是信號圍繞點（t，f）的能量分布的重心，

?????

???

這樣得到的重排譜圖，它在任何點處的值等于重排到這點的所有譜圖值的和，

???????

重排后的譜圖克服了傳統(tǒng)方法時頻分辨率問題，時頻聚集性將大大提高，譜圖不再是雙線性的，但它仍然滿足時移和頻移不變性和非負性。