基于趋势估计的微多普勒分离与特征提取算法

摘要：

微动目标特征提取与辨识一直是弹道目标识别的研究热点与难点.针对复杂运动目标微多普勒(micro-Doppler,m-D)曲线交叠耦合导致的微动辨识难点,提出一种基于曲线趋势估计的分离算法.该算法首先通过骨架提取获得稳定精细的二值化曲线数据,再基于曲线光滑性和插值法对曲线趋势进行精确估计并分离,最后利用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法分解每条m-D曲线并计算相应的微动特性.仿真实验表明,所提算法能够在信噪比大于--15 dB条件下稳定分离m-D曲线,进而提取目标的微动特性.

关键词：微动回波模型;曲线趋势估计;曲线分离;变分模态分解;经验模态分解

所属期刊栏目：43

分类号：TN957

资助基金：装备预研项目;中南大学中央高校基本科研业务费专项资金

在线出版日期：2021-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：3452-3461