基于S-Method時(shí)頻特征分解的高頻雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)處理.pdf

1、高頻雷達(dá)系統(tǒng)在國家的經(jīng)濟(jì)和防御事業(yè)中發(fā)揮著舉足輕重的作用。該雷達(dá)系統(tǒng)的研究尤其是核心信號(hào)處理技術(shù)的研究受到各國研究學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文從預(yù)研角度出發(fā)，針對(duì)目前高頻雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)處理這一難點(diǎn)及熱點(diǎn)問題進(jìn)行了較深入的研究，并提出了一種新的基于S-Method時(shí)頻特征分解的機(jī)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)處理算法。
　　首先，本文對(duì)經(jīng)典的非平穩(wěn)信號(hào)處理方法，即時(shí)頻分析方法，如短時(shí)傅立葉變換和魏格納分布進(jìn)行了概括性介紹，包括其定義、各主要性質(zhì)，并分別給出了

2、各方法的信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上，引出了另一種新的時(shí)頻分布S-Method。在給出S-Method的定義后，對(duì)S-Method與前兩種時(shí)頻分析之間的關(guān)系給出了論證，并就其線性性質(zhì)和高時(shí)頻分辨性進(jìn)行了重點(diǎn)分析。S-Method的相關(guān)理論為后面的章節(jié)提供了理論基礎(chǔ)。
　　其次，本文提出了時(shí)頻特征分解的概念和方法。從魏格納分布反變換的結(jié)果中，本文得到了基于魏格納分布的時(shí)頻特征分解的概念。時(shí)頻特征分解在信號(hào)處理過程上可以總結(jié)為，通過時(shí)頻分

3、析構(gòu)造R矩陣，繼而對(duì)R矩陣進(jìn)行特征分解；其結(jié)果在物理上可以理解為，待處理信號(hào)受調(diào)制而張成一個(gè)P維信號(hào)空間。利用魏格納分布與S-Method之間的近似關(guān)系，建立了基于S-Method的時(shí)頻特征分解方法。而S-Method的線性性質(zhì)使多分量信號(hào)的時(shí)頻特征分解成為可能。文中對(duì)多信號(hào)分量情況下各信號(hào)分量間的時(shí)頻特征分解空間相互作用問題給出了重點(diǎn)討論。
　　作為研究的主要目的，本文提出了基于S-Method時(shí)頻特征分解的高頻雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)

4、處理算法。在該算法中，我們利用信號(hào)的時(shí)頻特征分解空間進(jìn)行目標(biāo)信號(hào)的匹配檢測(cè)。雖然信號(hào)的時(shí)頻特征分解空間必然受到噪聲的污染，但是對(duì)該信號(hào)處理算法的理論分析表明其仍可以看成是匹配濾波從單頻信號(hào)空間到一般調(diào)頻信號(hào)空間的推廣。為了在強(qiáng)雜波背景下的進(jìn)行機(jī)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)的檢測(cè)，文中根據(jù)多分量信號(hào)的時(shí)頻特征分解原理給出了相應(yīng)的算法設(shè)計(jì)。
　　最后，我們對(duì)提出的高頻雷達(dá)機(jī)動(dòng)目標(biāo)信號(hào)處理算法給出了仿真分析。在仿真實(shí)驗(yàn)中，我們考慮了做不同機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)，