duffing振子在低信噪比雷达目标微动特征提取中的应用

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1、第36卷第2期电子与信息学报Vl01．36No．22014年2月JournalofElectronics&InformationTechnologyFeb．2014Duffing振子在低信噪比雷达目标微动特征提取中的应用邓冬虎张群罗迎姚赛②李宏伟f空军工程大学信息与导航学院西安710077)f海军工程大学电子工程学院武汉430033)摘要：雷达目标部件的旋转运动引起的微多普勒效应为目标精确识别提供了新的技术途径，近年来获得了广泛研究。该文以含旋转部件目标为例，提出了一种利用During振子在低信噪比

2、条件下提取雷达目标微动特征的方法。由于经参考信号共轭相乘后的旋转散射点回波信号是由多个正弦分量组成的，因此采用During振子系统对回波信号中的正弦分量进行检测，并对该正弦分量频率所对应的距离单元在距离一慢时间平面上进行能量增强，最后结合Hough变换完成对雷达目标微动特征的提取。仿真实验验证了该方法的有效性。关键词：逆合成孔径雷达(ISAR1；微动特征提取；旋转部件；During振子中图分类号：TN957．51文献标识码：A文章编号：1009—5896(2014)02—0453—06DOI：10．

3、3724／SP．J．1146．2013．00624TheApplicationofDufingOscillatorstoMicro—motionFeatureExtractionofRadarTargetunderLowSNRDengDong—hu①ZhangQun①LuoYing①YaoSai②LiHong—wel‘①(InstituteofInformationandNavigation，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710077，China)(Colle

4、geofElectronicEngineering，NavalUniversityofEngineering，Wuhan430033，China)Abstract：Themicro—Dopplereffectinducedbytherotatingpartsofthetarget，whichprovidesanewapproachforaccurateautoradartargetrecognition，attractsgreatresearchattentioninrecentyears．Inth

5、ispaper，takingtargetwithrotatingpartsforanexample)amethodfortheapplicationofDuringoscillatorstomicro—motionfeatureextractionofradartargetunderlowSignal—to—NoiseRatio(SNR)isproposed．Theechooftherotatingpartsaftermultiplyingwiththecoujugateofthereference

6、signalisconstructedbyseveralsinusoidalcomponents．Therefore，theDuringoscillatorsareusedtodetectthesinusoidalcomponentsoftheechosigna1．Then，thepoweroftherangecellsontherange—slowtimeplanecorrespondingtothefrequenciesofthedetectedsinusoidalcomponentsareen

7、hanced．Finally，themicro—motionfeatureoftheradartargetisobtainedbytheHoughtransform．Acomputersimulationisgiventoverifytheeffectivenessoftheproposedmethod．Keywords：InverseSAR(ISAR)；Micro—motionsignatureextraction；Rotatingparts；Duringoscillators1引言但是，在利用逆

8、合成孔径雷达fInverseSAR，微动是指目标或目标的组成部分除质心平动以ISAR)来对含有微动部件的地面目标、低空飞行目外的振动、转动和加速运动等微小运动[13]。微动标或海面目标进行微动特征提取时，回波信号中往往会存在大量的地杂波或海杂波等背景噪声[819]。此所产生的微多普勒效应反映了目标结构部件的几何外，有些目标的微动部件，如卡车的轮胎，反射系构成和运动特性，可用来确定目标的性质，为雷达数较小，目标回波信号能量弱。这些都导致雷达工目标分类、识别、成像提供了新