摘要：利用激光探测微多普勒效应可以精确估计微动参数,有利于实现目标的准确分类和精细识别.运动目标的微多普勒效应是一种由多项式相位信号模型与正弦调频模型组成的混合信号.对于这类混合信号中的微动参数估计目前还未提出有效的方法.对此,本文提出一种基于分数阶傅里叶变换(Fr FT)的平动补偿方法,通过设计对Fr FT参数域的带宽搜索方法,可以从混合信号中精确估计平动参数,实现平动和微动的分离;通过设计静态参数粒子滤波器,从补偿后的信号中准确估计了微动参数;针对静态参数模型,采用马尔可夫-蒙特卡罗方法增加粒子多样性,并利用累积残差定义新的粒子权重计算函数,保证了算法在对多维参数估计时的快速有效收敛,避免了参数分别估计时误差传递的影响.通过仿真分析对比和实验数据,验证了本文所提补偿和参数估计算法的有效性.

摘要：作为典型的高分辨率雷达,逆合成孔径雷达(ISAR)能够对观测目标进行全天候、全天时、远距离的成像。采用非合作目标ISAR成像模型及步进调频信号的ISAR成像技术,阐述了平动补偿、最优成像时间段的选取、横向距离高分辨率,进行了非合作目标的二维ISAR成像设计。

摘要：为了有效地识别苍蝇,提出了利用雷达的微多普勒效应来识别的有效方法。首先,根据微多普勒效应的基本概念,建立了苍蝇飞行复合运动的雷达回波模型,推导了雷达回波信号和理论的多普勒频率,提出了综合运用时频分析(伪Winger-Ville变换)、谱图峰值估计、参数拟合、平动补偿的方法,最终提取出苍蝇在飞行过程中的运动参数,包括:振翅频率、振动幅度、运动速度、加速度。