基于SET-STIAA的空间微动目标时频分析方法技术

本发明专利技术提供的一种基于SET

【技术实现步骤摘要】
基于SET
‑
STIAA的空间微动目标时频分析方法


[0001]本专利技术属于雷达
，具体涉及一种基于SET
‑
STIAA的空间微动目标时频分析方法。

技术介绍

[0002]空间微动目标的微多普勒特征提取是空间椎体目标识别中最为关键的步骤之一，而特征提取的重心是对目标的参数来进行估计，所以时频分步逐渐成为研究人员提取微动多普勒变换曲线最为直观的反应。
[0003]现有的时频分析方法主要有以下几种方法：
[0004](1)基于同步提取变换的短时傅里叶变换(SET
‑
STFT)，是最常用的也是最为简单的时频分析方法，它是由傅里叶变换发展而来。SET
‑
STFT在传统傅里叶变换的基础上采用时间滑窗将一系列非平稳信号分解为若干短时有限段，在每一小段内认为该信号是平稳的，对滑窗截取的每一小段原始信号进行加窗处理，以降低因信号截取造成的频谱泄露效应，然后对加窗信号做傅里叶变换。但是基于同步提取变换的短时傅里叶变换不适用于距离过近的两条曲线，并且在曲线的交叉处分辨不开，同时SET
‑
STFT算法所需要的短时滑窗点数相对较高，在计算一段连续的信号时需要舍弃一个滑窗的点数，不适用于观测时间较短的信号。
[0005](2)短时迭代自适应算法(STIAA)，是将非参数的迭代自适应算法应用于时频分析领域，发展了适用于波达方向估计领域的短时迭代自适应算法，并且均达到了时频高分辨的效果。STIAA算法是在IAA算法的基础上发展而来的，对一定长度的原始离散信号做类似于STFT算法的滑窗处理，对每一个滑窗内的信号应用IAA算法。但是STIAA还是与理想的时频分辨率有一定的差距，不能满足要求。

技术实现思路

[0006]为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于SET
‑
STIAA的空间微动目标时频分析方法。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
[0007]本专利技术提供的一种基于SET
‑
STIAA的空间微动目标时频分析方法包括：
[0008]将雷达系统中的两个回波信号进行滑窗处理；
[0009]利用IAA算法，对每个时刻的滑窗内的两个回波信号计算频率成分，获得每个时刻的滑窗内每个回波信号的第一频率曲线函数；
[0010]针对每个回波信号的第一频率曲线函数，使用同步提取变换方法，在第一频率曲线函数中选择瞬时相位对应的回波信号频点作为该回波信号估计的瞬时频率；
[0011]将每个回波信号估计的瞬时频率组成时频曲线图；
[0012]在每个回波信号的时频曲线图中遍历每一个瞬时频率点，将该瞬时频率点的频率与该频点处的真实频率进行比较，以剔除频谱泄露的瞬时频率点，获得每个回波信号的频率曲线图以确定回波信号的频率；
[0013]其中，两个回波信号同一频点的频率值之差大于2倍的频率间隔。
[0014]可选的，在所述利用IAA算法，对每个滑窗内的每个回波信号计算频率成分，获得在滑窗内的每个回波信号的第一频率曲线函数之前，所述目标时频分析方法还包括：
[0015]将所述回波信号进行离散变换，获得离散变换后的回波信号；
[0016]将所述离散变换后的回波信号进行泰勒展开，获得回波信号的泰勒展开式。
[0017]其中，所述回波信号表示为：
[0018][0019]离散变换后的回波信号表示为：
[0020][0021]回波信号的泰勒展开式为：
[0022][0023]其中，y(t)表示回波信号，t表示时间，A(t)表示信号的幅值函数，表示信号的相位函数，y(n)表示离散变换后的回波信号，A(n)表示离散变换后的回波信号的幅值，表示离散变换后回波信号的相位，n表示离散时刻，n1表示回波信号在n1处进行泰勒展开，表示回波信号的真实频率，i表示虚数单位。
[0024]可选的，所述使用同步提取变换方法在所述第一频率曲线函数中选择瞬时相位对应的回波信号频点作为回波信号估计的瞬时频率包括：
[0025]使用同步提取变换方法对所述IAA算法进行变换，获得第二频率曲线函数；
[0026]使用回波信号的泰勒展开式以及第一频率曲线函数，对所述第二频率曲线函数进行转化，获得求取所述瞬时频率的表达式；
[0027]使用所述瞬时频率的表达式在所述第一频率曲线函数中选择瞬时相位对应的回波信号频点作为回波信号估计的瞬时频率。
[0028]其中，所述第一频率曲线函数表示为：
[0029][0030]所述第二频率曲线表示为：
[0031]瞬时频率的表达式为：
[0032]其中，G(K,w)代表K时刻滑窗在w频点出的幅值，a(w)代表回波信号的傅里叶积，a
H
(w)代表回波信号逆傅里叶积的共轭转置，R
K
‑1代表回波信号相关函数的逆矩阵，y
k
(n)代表在k时刻的回波信号，y
k
(n)＝y(n)g(n—k)，g(n—k)表示将窗函数延迟n时刻，g(k)表示窗
函数，P(K,w)表示k+1时刻滑窗在ω频点出的幅值，a(w)代表信号的傅里叶积分，y
k+1
(n)表示后一个脉冲时刻的回波信号，K表示第K个时刻的滑窗，ω(k,w)表示估计的瞬时频率，T表示观测的总时间长度，N表示观测时间内的脉冲数。
[0033]可选的，所述在每个回波信号的时频曲线图中遍历每一个瞬时频率点，将该瞬时频率点的频率与该频点处的真实频率进行比较，以剔除频谱泄露的瞬时频率点，获得每个回波信号的频率曲线图包括：
[0034]使用SET算法，在每个回波信号的时频曲线图中遍历每一个瞬时频率点，将该瞬时频率点的频率与该频点处的真实频率进行比较，以剔除频谱泄露的瞬时频率点，获得每个回波信号的频率曲线图；
[0035]其中，SET算法的表达式为：Ts(k,γ)＝δ(γ—ω(k,w))G(k,w)，δ(γ—ω(k,w))表示选择函数，γ表示频点处的真实频率值。
[0036]1、本专利技术提供的一种基于SET
‑
STIAA的空间微动目标时频分析方法，将同步提取变换与短时迭代自适应算法相结合，使用滑窗获取雷达系统中的两个回波信号；利用IAA算法，对每个时刻的滑窗内的两个回波信号计算频率成分，获得每个时刻的滑窗内每个回波信号的第一频率曲线函数；使用同步提取变换方法，第一频率曲线函数中选择瞬时相位对应的回波信号频点作为该回波信号估计的瞬时频率；遍历每一个瞬时频率点，将该瞬时频率点的频率与该频点处的真实频率进行比较，以剔除频谱泄露的瞬时频率点，从而确定回波信号的频率，本专利技术仅提取出瞬时相位处的时频点，达到提高时频分辨精度的效果。
[0037]2、本专利技术在对微动目标的时频分析的过程中，只需要更少的滑窗点数，有效缓解了数据长度较短且微多普勒曲线距离较近时不能分辨出目标的缺点。
[0038]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SET
‑
STIAA的空间微动目标时频分析方法，其特征在于，包括：将雷达系统中的两个回波信号进行滑窗处理；利用IAA算法，对每个时刻的滑窗内的两个回波信号计算频率成分，获得每个时刻的滑窗内每个回波信号的第一频率曲线函数；针对每个回波信号的第一频率曲线函数，使用同步提取变换方法，在第一频率曲线函数中选择瞬时相位对应的回波信号频点作为该回波信号估计的瞬时频率；将每个回波信号估计的瞬时频率组成时频曲线图；在每个回波信号的时频曲线图中遍历每一个瞬时频率点，将该瞬时频率点的频率与该频点处的真实频率进行比较，以剔除频谱泄露的瞬时频率点，获得每个回波信号的频率曲线图以确定回波信号的频率；其中，两个回波信号同一频点的频率值之差大于2倍的频率间隔。2.根据权利要求1所述的目标时频分析方法，其特征在于，在所述利用IAA算法，对每个滑窗内的每个回波信号计算频率成分，获得在滑窗内的每个回波信号的第一频率曲线函数之前，所述目标时频分析方法还包括：将所述回波信号进行离散变换，获得离散变换后的回波信号；将所述离散变换后的回波信号进行泰勒展开，获得回波信号的泰勒展开式。3.根据权利要求2所述的目标时频分析方法，其特征在于，所述回波信号表示为：离散变换后的回波信号表示为：回波信号的泰勒展开式为：其中，y(t)表示回波信号，t表示时间，A(t)表示信号的幅值函数，表示信号的相位函数，y(n)表示离散变换后的回波信号，A(n)表示离散变换后的回波信号的幅值，表示离散变换后回波信号的相位，n表示离散时刻，n1表示回波信号在n1处进行泰勒展开，表示回波信号的真实频率，i表示虚数单位。4.根据权利要求3所述的目标时频分析方法，其特征在于，所述使用同步提取变换方法在所述第一频率曲线函数中选择瞬时相位对应的回波信号频点作为回波信号估计的瞬时频率包括：使用同步提取变换方法对所述IAA算法进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴奉周，校旭东，禄晓飞，阎志宝，刘宏伟，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：