基于趋势估计的微多普勒分离与特征提取算法

Systems Engineering and Electronics（2021）

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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.

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