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1.
针对低信噪比条件下履带式车辆和轮式车辆的分类问题,提出一种基于微多普勒(Micro-Doppler,MD)特征和Duffing振子的低信噪比条件下车辆目标分类方法.首先,基于窄带雷达对两类车辆目标进行回波建模,分析了两类车辆目标微多普勒特征的主要差异,然后利用Duffing振子系统检测微弱信号的性能优势,在低信噪比条件下基于Duffing振子实现了两类车辆目标较高精度的分类,最后基于实测数据验证了所提方法的有效性.  相似文献   
2.
近年来针对孤立目标的微动特征提取技术已较为成熟,但针对群目标的分辨与微动特征提取技术尚有待深入研究。以空间自旋微动群目标为例,提出了一种基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨方法。建立了自旋微动群目标的回波模型,在此基础上采用正弦调频傅里叶变换来提取回波中的微多普勒特征分量。针对正弦调频傅里叶变换在分析多分量正弦调频信号时所特有的交叉项问题,提出了一种有效的交叉项抑制方法。结合交叉项抑制方法,利用正弦调频傅里叶变换处理自旋群目标微动信号,实现了对自旋微动群目标的分辨,并准确地提取出各子目标自旋频率特征。  相似文献   
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