导读:本文包含了微动信号论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:外辐射源雷达,旋转目标,微多普勒,LTE
微动信号论文文献综述
屈筱钰,李开明,张群,夏雨荷,林永照[1]（2019）在《基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取》一文中研究指出作为当前一种广泛使用的民用移动通信信号,LTE信号是低空目标探测的一种重要外辐射源信号。开展基于LTE信号的低空目标特征分析与提取研究,对于低空监视与要地防护等具有重要意义。LTE移动通信信号的核心技术之一是多载频正交频分复用技术, OFDM,分为时分双工TDD和频分双工FDD 2种模式。针对FDD-OFDM信号,首先建立了带旋翼低空目标雷达回波模型,推导了目标散射点的多普勒和微多普勒参数化表达,并分析了其微多普勒频率的影响因素。在此基础上,使用时频分析和Hough变换结合的方法对目标的微动特征参数进行提取,验证基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取的可行性和有效性。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
甘棣元[2]（2019）在《城市浅地表微动探测信号影响因素的研究》一文中研究指出城市浅地表勘探是应用创新性的地球物理方法,主要对城市地球物理场及其动态变化展开的研究。当今时代中国仍处于发展中国家阶段,城市地下空间开发提速成为了全世界快速城市化的一个重要标志,城市修建地下轨道交通网络和地下商场都需要成熟的城市浅地表勘探技术,因此城市浅地表勘探具有重要的研究意义。微动勘探的探测深度一般小于100米,符合城市地下空间的探测深度要求,且微动勘探使用的是被动源勘探,把原来认为是城市噪声的部分利用起来从中提取有效信息,不会破坏城市现有的地下管道系统和地下交通网络系统,也不必破土动工。微动勘探的布阵也不需要过大的场地和复杂的形式,操作非常便捷,这就使得微动勘探具有节能、绿色、快捷且效率高的优点,符合我国的可持续发展战略。但是城市浅地表微动勘探仍面临重大的挑战,一是城市噪声会对微动测量结果产生强烈的影响,二是由于探测深度为几十米,所受到的人为干扰比较多,叁是对微动探测结果的影响因素分析不够深入,四是地震仪器电路的噪声往往会淹没微弱的微动信号,达不到微动的勘探需求。因此本文针对现在典型的两种微动勘探方法的探测结果进行影响因素分析,提出了对于特有的城市环境如何采用恰当的微动方法和台阵布阵方式,并且对现有的地震仪器电路进行了低噪声优化,使其能够达到微动勘探要求。本文主要研究工作主要是叁部分:一是对于二维台阵,分析了空间自相关法(SPAC)的信号影响因素,主要从不同布阵类型、信号的入射范围、非相干噪声以及城市高低起伏地势这四个角度来分析。二是针对单点勘探,分析了经验谱比法(H/V)的信号影响因素,主要从不同信号方位角以及采集信号时令这两个角度来分析。叁是对现有地震仪器电路的优化,首先分析了不同仪器对微动信号的影响,发现仪器噪声也是微动信号的一个重要影响因素,其次对电路的低噪声模块进行了优化设计,最后为了使微动勘探工作更方便,对现有电路的实时监控系统进行了优化设计。本文基于SPAC法的微动勘探信号影响因素分析,以SPAC系数偏差为参数,得出台阵布置的顶点越多,SPAC系数偏差越小,且台阵排列越密集,SPAC系数偏差越小,信号质量越好。当入射信号范围集中在0~60°时,SPAC系数偏差最小为0.1。添加非相干性白噪声可以降低SPAC系数偏差的低频段的阈值,可以得到更好的微动信号质量。高低起伏地势对SPAC系数偏差带来的影响主要来源于外接圆半径的改变,倾斜角度对SPAC系数偏差影响基本没影响。本文基于H/V法的微动勘探信号影响因素,得出不同入射信号方位角保持在70~80°或者160~180°,对微动信号的影响最小;另外采集时间和季节对微动信号的影响很小。地震仪器的低噪声电路采用叁个2Hz动圈检波器与先进的采集系统相结合,选用高精度的AD芯片和噪声匹配技术对节点噪声进行控制,使噪声水平叁个通道的增益为-2dB,满足采集精度的预期要求。本文将对城市浅地表微动信号的影响因素分析应用于二维台阵和单点勘探领域,以及对现有地震仪器电路模块进行优化改善,为城市浅地表微动勘探工作提供了建设性的指导。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
姜成柱,刘志成,何其芳,卞荣,席闻[3]（2018）在《基于信号分解与稀疏恢复的空间群目标微动特征提取》一文中研究指出微多普勒特征反映了雷达目标精细的运动信息与结构信息,通常被认为是可用于区分不同目标的独一无二的特征。随着各国对太空资源需求的日益增长和现代空间技术的快速发展,空间目标不断增多且更易于以集群形式出现,传统对于孤立目标的微动特征提取方法不再适用。本文研究了一种空间群目标微动特征提取方法。首先将目标回波分解至变换域进行微动频率提取;进而以获得的微动频率及其他微动特征为参数,基于目标回波的内在结构构建稀疏字典;通过寻求回波信号在字典矩阵上的稀疏表征,计算得到目标散射点的初始相位、最大多普勒频移及散射系数等特征信息。仿真结果验证了方法的有效性和鲁棒性。(本文来源于《第八届中国航空学会青年科技论坛论文集》期刊2018-11-05）
殷悦,于霄,吕昊,祁富贵,张自启[4]（2018）在《基于EEMD和频带能量比特性的人与动物雷达微动信号辨识》一文中研究指出生物雷达是一种可穿透非金属介质、非接触探测到生命体的特殊雷达。它通过检测由生命体呼吸和体动等所引起的微动,从而探测生命体。对于生命体辨识的研究,目前多为运动状态下的目标动作辨识,而对静止状态的目标类型辨识仍然存在困难。为解决上述问题,本文根据生命体的回波信号特性,选择聚合经验模态分解处理非平稳的生命体微动信号。然后利用噪声和一般信号的自相关函数特性不同,重构目标微动信号,根据微动信号在参考频带上的能量占比大小辨识人与动物。数据处理结果表明,人和兔的频带能量比数值明显不同,差异具有统计学意义(P<0.001)。本方法在一定程度上可以区分人与兔目标,使静止状态下人与动物的辨识成为可能。(本文来源于《中国医疗设备》期刊2018年10期）
郭力仁[5]（2018）在《目标微动特征的激光探测信号处理与参数估计方法研究》一文中研究指出目标识别是现代战争中精确作战的前提和基础,但目前伪装、隐身、欺骗等手段的发展为实现目标准确探测和识别带来挑战。微动特征是对目标运动特征的精细反映,其唯一性、低可控性的特点为人们研究目标探测识别提供了新的途径。激光探测微多普勒效应较微波探测具有更高的灵敏度和分辨率,结合精确的参数估计方法和充分的先验知识,可将目前微多普勒效应的应用领域由分类向精细识别拓展。本文以实现目标分类和精细识别为背景,以相干激光探测的目标多分量微动特征为研究对象,通过理论分析-仿真计算-实验验证的方法对回波信号精确表征、时频特征分析和微动参数精确估计等问题开展了较为系统深入的研究。(1)针对目前对激光微多普勒信号定量化描述不足的问题,提出了多分量激光微多普勒信号的精确表征方法,包括:推导了典型目标微动回波信号的光电流表达式,明确了目标微动参数和信号调制参数的对应关系,阐述了多分量信号的内涵;分析了回波时频特性与目标动态参数和探测系统主要参数的关系,指出平动和微动参数是决定回波时频特性的主要因素;严格推导了高斯白噪声下激光微多普勒信号参数估计的克拉美-罗界,给出了闭合表征形式,拓展了现有方法的适用范围,为参数估计方法的性能对比和评价提供了统一的标准;搭建了激光微多普勒信号采集实验系统,用于对表征模型进行验证。通过对回波信号的精确表征,为目标微动特征的准确提取和参数精确估计建立了基础模型。(2)针对现有方法直接用于提取激光探测平动-微动混合特征所面临的数据量大、处理速度慢的问题,提出基于时频分析的微动特征快速提取方法。包括:定义了时频分析方法性能评价标准,对平滑伪魏格纳-维利时频分析的参数进行了优化设计;在最佳时频分布基础上,提出了基于形态学的时频图降噪方法,准确去除了非自项区域噪声,具有自适应噪声滤除性能,方便了后续的特征提取;根据降噪结果,进一步提出基于曲线跟踪的多分量时频特征快速提取方法,有效降低了算法复杂度;设计正弦周期延拓法抑制端点效应,利用经验模态分解提取了微动特征,算法对信号长度要求较低,在处理激光微多普勒信号时可有效减少需要处理的数据量,提高算法效率。所提方法可对目标微动特征进行快速提取,为实现对微动目标的实时分类和初步识别提供了技术支撑。(3)针对单通道多分量微多普勒信号存在时频域交迭的问题,提出参数化的多维微动参数分离估计方法。包括:基于分数阶傅里叶变换理论,提出参数域最窄带宽搜索方法,估计了混合信号平动参数,实现了平动补偿;针对剩余微多普勒信号建立了时变参数自回归模型,在此基础上提出了受限粒子滤波信号分离方法,直接从时域信号分离出了各分量独立的瞬时频率曲线,算法将信号分离和瞬时频率计算的步骤合二为一,简化了信号处理流程,而且算法分离性能不受数据量少的影响,解决了欠定条件带来的分离不确定性;对于分离出的各分量所包含的多维微动参数,提出静态参数粒子滤波估计方法,通过设计全局化代价函数和无效观测点去除机制,得到了优于现有方法2~3个量级的参数估计精度。该参数化估计方法适用于具有正弦调频模型的微多普勒信号,实现了对时频域交迭信号的有效分离,丰富了欠定条件下的微动参数估计方法。(4)为直接从回波微多普勒信号中估计出微动参数,减少中间过程,提高参数估计精度,提出了基于最大似然理论的激光微多普勒信号参数联合估计方法。包括:推导了多分量激光微多普勒信号最大似然估计的闭合表达形式;通过改进信号矩阵的构建规则,有效提高了基于奇异值比谱的微动频率估计精度;利用蒙特卡洛方法实现微动参数的联合最大似然估计,仿真验证了算法性能,对估计精度的分析表明:算法受信号长度的影响较大,而对信噪比的变化不敏感;针对传统方法在计算激光微多普勒似然函数时的不足,从频谱能量分布的角度设计了新的似然函数,获得了理想的概率密度分布形式,使得基于迭代搜索的最大似然估计有了实现的基础,利用MCMC方法实现了参数联合估计,仿真和实验表明,改进算法达到了近似克拉美-罗界的参数估计性能,远高于目前基于时频分析的参数估计方法。基于最大似然的参数联合估计方法不受微多普勒信号模型的限制,具有更广泛的目标识别应用范围和更高的微动参数估计精度。论文的创新之处主要包括:一、从回波光电流模型、信号特性影响关系和参数估计精度叁方面对激光微多普勒信号进行了精确表征;二、提出了对激光探测平动-微动混合时频特征的快速提取方法;叁、提出了参数化的多维微动参数分离估计方法;四、提出了基于最大似然的激光探测微动参数联合估计方法。实现了基于相干激光探测微多普勒效应的目标微动特征参数的多维度、高精度快速估计,为发展微多普勒激光雷达目标识别技术提供了新型处理方法。(本文来源于《国防科技大学》期刊2018-04-01）
邢亚珊[6]（2017）在《基于信号分析的引擎振动对连接器微动磨损的研究》一文中研究指出电连接器是电气系统中重要的元器件之一,其结构多样,种类繁多。在各行业工程系统中,电连接器都是不可或缺的。汽车上使用了成千上万种型号的连接器。每一个连接器,每一个连接点的可靠性都关系到整个汽车系统的使用安全。特别是汽车系统内部环境复杂,电连接器易受到外界环境和工作条件的影响。其中,微动磨损是汽车电连接器比较常见导致失效的原因。长期地处于微动磨损状态会导致电连接器接触性能逐渐退化甚至功能失效。为了确定电连接器微动磨损导致性能退化的机理和影响因素,已有许多学者对改良与优选电接触材料等方面进行了分析与实验研究。研究发现,影响电连接器微动磨损特性的主要因素包括微动幅值、微动频率、正压力、温度和湿度等。然而大部分的研究只是以某一因素为变量,通过改变其大小来研究连接器的磨损机理,并未考虑连接器的实际工况。而且大部分的实验X都需在破坏连接器原结构的情况下才可获得连接器磨损情况。因此,研究连接器在实际工况下的磨损机理,找到一种简易有效地信号分析方法来预测连接器的磨损情况具有重要的意义。本文以燃油泵连接器为研究对象,研究适合的信号分析方法来预测连接器在汽车引擎运行的过程中连接点的磨损情况。由于引擎运行过程中有许多的因素都会造成连接器的磨损,本文只针对引擎运行过程中产生的振动来进行研究与分析。本文提出的信号分析过程是根据引擎振动实验采集到的连接器左右两端的加速度数据,采用阶比跟踪方法画出叁维瀑布图并进行分析。从该图中计算出连接点之间最大的相对位移值,并找到所对应的主频率。该最大相对位移就是连接点磨损的最大磨损距离。接着,通过微动实验来证明该信号分析方法的有效性。根据获得的主频率和相对位移做20小时的微动实验。在显微镜下观察经过20小时微动实验的研究对象,并测量磨损距离。比较实际磨损距离与计算的最大相对位移值,进而分析所提出的信号分析方法是否可靠。另外,研究微动实验数据中,相对位移与主频率的变化情况,以探究连接器的磨损变化。最后,在软件COMSOL中建立连接器接触模型并分析其磨损情况,从而验证信号处理方法与实验结果的有效性。本论文具体的实验,数据分析与仿真如下:1引擎振动测试与数据分析1.1引擎振动测试的实验设置将引擎及周围的连接器与汽车分离出来,放在振动台上进行实验。在保证引擎和连接器的基本工作条件的同时通过振动来模拟汽车行驶过程中的引擎的振动情况。引擎转速保证在负载情况下从960 rpm上升至5998 rpm,在空载情况下由5998 rpm降至960 rpm。燃油泵连接器左右两端安装两个可以同时测量叁个方向加速度的加速度传感器。由于加速度传感器的安装条件,加速度传感器所测量的每个连接器端子的加速度方向都不同的。我们将该方向称为局部坐标系。为了保证接下来的数据分析下的准确,我们将引擎坐标系作为了全局坐标系。引擎坐标系通常以曲轴的轴线方向为x轴。y轴为同时垂直与曲轴和活塞轴线的方向。z轴即为活塞轴线的方向。1.2引擎振动测试的数据分析根据已经获得的燃油泵连接器两端的加速度数据,将数据分为两个部分。一个部分是负载下的加速度数据,另一部为空载下的加速度数据。这样做的目的在于后续分析出的主频率和转速可以清楚地确定该数据是处于空载还是负载情况。在软件DEWESoft下将每个方向的加速度数据两次积分得到位移值。通过阶比跟踪的方法画出叁维瀑布图,并计算出连接器两端的相对位移值。根据叁维瀑布图找出最大的相对位移和此时所对应的主频率和转速,。基于上述的数据分析过程,各方向的相对位移,所对应的主频率和转速总结于表1:2引擎x方向下的微动实验2.1引擎x方向微动实验的实验设置该实验的目的是为了验证所提出的信号处理方法在引擎x方向下是否能够有效地预测连接器的磨损情况。该实验的设置首先将固定装置与单方向的振动台连接。此连接将视为刚性连接,固定装置与振动台的微小移动误差将忽略。接着,将燃油泵连接器和固定装置刚性连接。此时的安装情况与安装到引擎的位置和角度保持一致。加速度传感器分别安装在连接器的两端和螺栓头处。具体的实验步骤如下:1)通过500 Hz到1500 Hz正弦扫频信号寻找该结构的最大相对位移和此时所对应的共振频率。2)在此共振频率下,进行20小时的微动实验。3)将燃油泵连接器取出,在显微镜下观察连接点表面的磨损情况,测量磨损距离。4)将信号处理方法所得到的最大相对位移与实际磨损距离相对比,进而验证该信号处理方法的有效性。2.2实验结果分析根据图1可知,在1010 Hz频率下燃油泵连接器的最大相对位移为9.854 μm。将燃油泵连接器两端拆开,并在显微镜下观察磨损情况。图2显示了燃油泵连接器中插针1与所对应的插针的磨损情况。根据测量磨损距离,我们可以得到连接器实际磨损距离为10 μm。这与所提出的信号分析方法所计算的最大相对位移基本一致,进而证明了该信号分析方法的有效性。2.3实验结论通过所提出的信号分析方法可以得到在1010 Hz下最大的相对位移为9.854 μm。与20小时下微动实验的实际磨损长度基本一致。从而证明所提出的信号分析方法在引擎x方向下是有效的。3引擎y方向下的微动实验3.1引擎y方向微动实验的实验设置该实验的目的是为了验证所提出的信号处理方法在引擎y方向下是否能够有效地预测连接器磨损的磨损情况。实验设置与引擎x方向下的微动实验基本一致。只是安装在振动台的方向需要与引擎实际情况一致。实验过程和实验结果的分析方法也与引擎x方向的一致。3.2实验结论通过所提出的信号分析方法可以得到在790 Hz下最大的相对位移为25.34 μm。与20小时下微动实验的实际磨损长度基本一致。从而证明所提出的信号分析方法在引擎x方向下是有效的。4通电情况下引擎y方向的微动实验4.1通电情况下引擎y方向的微动实验的实验设置上述实验已经证明所提出的信号处理方法能有效地预测燃油泵连接器微动磨损的情况。本实验的目的是研究连接器通电情况下燃油泵连接器的微动磨损情况。根据该信号处理方法所找到的主频率,探究主频率与连接器微动磨损的情况。同时研究起主要作用的主频率随着微动磨损时间的变化情况。该实验的设置与引擎y方向的微动实验设置基本一致。主要的不同是由于通电需要增加电线。同时为了防止电线的振动影响本实验的实验结果,进而对电线按标准进行了固定。另外,还增加了通电和测量连接器的电阻抗的测量仪器。实验步骤如下:1.燃油泵连接器通过100 mA的电流。在500 Hz到1500 Hz的正弦扫频信号下寻找该结构的最大相对位移和此时所对应的共振频率。2.在此共振频率下,进行20小时的微动实验,并记录20小时加速度数据。3.根据20小时加速度数据计算出相对位移,并画出20小时相对位移随时间的变化,以观察相对位移的变化情况,并与实际情况相比较。4.再进行了 8小时的微动磨损实验,每两小时计算各个位置的传递函数,以观察并研究主频率与磨损情况的关系。4.2实验结果分析图3显示了微动实验20小时的相对位移变化情况。从该图可知,随时间的变化,相对位移再逐渐减小。这与实际情况相符合,随着磨损时间的增加,接触点的粗糙度增加,同时磨屑也增加并堆积在接触点周围,从而减少了磨损距离。接着,通过叁个实验来比较造成较大磨损的主频率是否会随时间的变化而变化。实验1是在20小时微动实验之前正弦扫频频率从500 Hz到1500 Hz的扫频实验。实验2为在20小时微动实验之前正弦扫频频率从1000 Hz到1300 Hz的扫频实验。从图4中实验1和实验2的相对位移曲线可以看出,20小时微动实验之前的扫频实验对相对位移影响不大,并不会影响后续的磨损情况。另外,减少一定的扫频频率范围对寻找主频率的影响也不大。实验3是经过20小时的微动实验。从图4中实验2和实验3的相对位移曲线可以看出,20小时之前能够造成较大磨损的主频率为1230 Hz。而经过20小时微动实验后起主要作用的主频率变为1130 Hz。因此,能够造成较大磨损的主频率会随时间的变化而变化。根据上述实验可知造成较大磨损的主频率会随时间的变化而变化,但仍然无法确定哪些频率会一直对连接器的磨损都起到比较重要的作用。为了解决上述问题,我们接着进行8小时的微动实验,每两小时微动实验后进行一次扫频实验,并计算此时各位置的传递函数和燃油泵连接器的相对位移。通过比较图6,图7和图8,我们可以燃油泵的共振频率910 Hz,1125 Hz和1230 Hz随时间的变化一直都对连接器的磨损起到了比较重要的作用。而在图6中,1020 Hz在实验刚开始时并不起作用。但是随着时间的增加,1020 Hz慢慢地显现其作用。这也说明了连接器连接点位置处的结构发生了一定的变化,所以连接器的共振频率开始变化了。4.3实验结论在20小时的微动实验,磨损距离会随时间的增加减少。这与实际情况相符合,随着磨损时间的增加,接触点的粗糙度增加,同时磨屑也增加并堆积在接触点周围,从而减少了磨损距离。其次,能够造成较大磨损的主频率会随时间的变化而变化,并不会固定在某个频率。但是燃油泵的共振频率随时间的变化一直都对连接器的磨损起到了比较重要的作用。5有限元分析根据燃油泵连接器连接点的结构建立了叁维模型。按照其工况条件设置了边界条件,将插销外部固定,并设置了连接点的夹紧力为0.6N。载荷施加在插针的末端。在软件COMSOL中采用力学模块进行分析,其结果如图8显示插针和插销的最为严重的磨损位置为红色部分,与显微镜下的磨损情况一致。6总结本文提出的信号分析方法是通过引擎振动实验采集连接器左右两端的加速度数据,采用阶比跟踪的方法画出叁维瀑布图并进行数据分析。从该图中计算出连接点之间最大的相对位移值,并找到所对应的主频率。本文通过实验与仿真证明了该最大相对位移就是连接点的最大磨损距离。微动实验和显微镜下的结果显示了信号分析方法计算出的最大相对位移与实际磨损长度基本一致,从而证明所提出的信号分析方法的有效性。其次,20小时的微动实验结果显示磨损距离会随时间的增加而减少。该实验结果与实际情况相符。另外,实验结果显示能够造成较大磨损的主频率会随时间的变化而变化,并不会固定在某个频率。但是燃油泵的共振频率一直都对连接器的磨损起到了比较重要的作用。最后,仿真的应力分布图所显示的磨损情况与显微镜下观察的实际情况基本一致,进一步地验证了所提出的信号分析方法的正确性。综上所述,本文研究成果揭示了所提出的信号分析方法可以有效地预测燃油泵连接器在汽车引擎运行过程中连接点的磨损情况,量化地分析了磨损情况与起主要作用的频率随时间的变化情况。这对提高连接器的可靠性具有重要的理论意义和应用价值。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2017-11-01）
史蕙若[7]（2017）在《微动目标特征提取及缺失信号重构方法研究》一文中研究指出雷达照射到运动目标时,如果目标或其上的组成部件还存在着振动、转动等微运动,那么这些微运动会对回波产生多普勒调制,这种现象被称为微多普勒效应。近年来,微多普勒效应在雷达目标分类与识别领域被广泛使用。本文基于目标的微多普勒特性,深入研究特征提取方法,以获得更多能够有效分类的特征;并针对实际中雷达驻留时间短,无法获得对同一目标不间断的长时间采集,使信号产生缺失的问题,研究并改进信号重构算法,最终为提升分类性能服务。论文的主要内容可概括为如下叁个部分:第一部分,介绍了飞机旋翼的雷达回波参数模型,并仿真得到直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机的时域多普勒域回波,对比分析叁类飞机的微多普勒特性差异;根据行人、车辆目标特性对其进行建模,并根据实测数据分析人、车目标微多普勒特性的差异。第二部分,介绍了分数阶傅里叶变换的基本概念,并将其引入到微动信号的特征提取中,在分数域提取特征,极大地扩展了特征域,之后分别采用两种方法进行特征选择,去除冗余特征,并将选出的分数阶特征应用于叁类飞机目标的分类。基于仿真数据和实测数据的实验证明了分数阶特征相较传统的时域多普勒域特征具有更好的分类性能,且其对脉冲重复频率、驻留时间和信噪比的要求都相对较低。第叁部分,针对实际情况中,窄带雷达由于自身限制,驻留时间通常较短,采集到的信号往往不连续,存在缺失,导致分类性能下降的问题,对一种基于复高斯模型的重构方法进行改进,直接重构出信号时频谱,便于后续的重构性能验证及时频特征提取。进一步对该模型进行了噪声稳健的改进,使之在较低信噪比下仍能具有一定重构性能。最后通过基于实测数据的实验证明,本文的重构方法能够获得较好的重构效果,并实现行人、车辆数据的正确分类,且具有一定的噪声稳健性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-05-01）
林襄[8]（2016）在《雷达目标多分量微动信号参数估计与分离技术研究》一文中研究指出近年来,目标特性分析与识别技术吸引了越来越多相关课题研究学者的注意。在取得一定成果的同时,多分量信号参数估计与分离技术课题仍然是一个亟待解决的难题。本文就此课题进行了研究。第一章对课题的研究背景及意义进行了介绍,同时对多分量信号的分离及参数估计研究现状进行了论述,对相关课题的文献研究及经典算法进行了整理和介绍。最后介绍了论文的结构安排。第二章首先对空间进动锥体的运动进行建模,并对理想散射点模型下,雷达的回波模型及其调制效应进行了分析。接着,本章对各向异性散射点模型下的雷达回波模型及其调制效应进行了分析。第叁章提出了一种基于分数阶傅里叶变换和快速傅里叶变换的多分量线调频信号分离方法。此方法抗噪性能好,对于包含弱信号分量的信号也可以准确地完成分量信号的提取及参数估计。第四章对基于逆约旦变换和能量聚集度衡量因子的多分量正弦调频信号的分离算法进行了阐述和论证。逆约旦变换可以将标准正弦曲线变换为相应域中的一个点,达到能量聚集的目的。当逆约旦变换以最优变换角度处理信号时,信号在逆约旦变换域即可达到最佳的能量聚集效果,以此为基础即可估计得到信号参数。能量聚集度由本文介绍的能量聚集度衡量因子度量。第五章提出了一种基于奇异值分解和K-means聚类的多分量微动信号分离算法。此算法适合于处理正弦调频信号和线调频信号的迭加信号。当把信号按照一定的准则表示为Hankel矩阵的形式,并对其进行奇异值分解时,原信号被分解为一系列分解信号的简单线性迭加。把一个分量信号从原始信号中分离出去就是简单地用原信号减去该信号。完成此步之后,再利用K-means对分量信号进行重构。第六章对文章的主要工作和创新点进行了总结,并指出工作的不足和下一步的研究方向。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2016-10-01）
耿志高[9]（2016）在《SAR/GMTI车辆目标微动信号特性分析及分类》一文中研究指出雷达目标除质心平动以外的微小运动称作微动。目标微动对雷达回波产生附加的频率调制,称为微多普勒效应。微多普勒效应稳定而独特,它为目标识别与目标分类提供了新的途径。本文针对SAR/GMTI体制雷达,开展了地面车辆目标微动特性分析、特征提取以及分类方法的研究。在微动特性分析方面,现有研究大多认为载机平台飞行平稳,忽略了其扰动可能对目标微动信号的干扰,本文重点分析了载机平台扰动对微动信号的影响;在微动特征提取及目标分类方面,提出了一种基于经验模态分解目标微动信号能量比的特征提取方法,并提出了一种基于车辆微动信号能量比的分类方法。本文的主要研究内容如下:1、研究了载机纵向扰动对地面车辆目标微动特性的影响。首先,理论分析了载机纵向扰动对于单散射点旋转微动信号的影响。并通过仿真实验,研究了在不同扰动幅度与扰动角频率下,载机扰动对单散射点目标旋转微动信号的影响。最后,分析了在载机扰动对车辆目标微动特性的影响。2、基于微动信号的能量比提出了一种地面车辆目标微动特征提取方法。对已经去除地面静杂波的车辆微动信号通过经验模态分解处理得到IMF分量。随后选取有效的IMF分量,并计算有效IMF分量之间的能量比。分析能量比的统计特性,提取分类判定条件。3、基于已提取的分类判定条件,提出了一种针对地面车辆目标微动特征分类方法。通过设置多个判定条件,首先通过单个分类条件对车辆目标进行分类判定,随后综合多个判定结果,给出最终分类结果。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2016-03-01）
周辉,赵凤军,禹卫东[10]（2015）在《SAR运动目标微动信号模型及微多普勒效应研究》一文中研究指出作为一种全新的雷达运动目标识别方法,微多普勒效应能够显示出目标自身更为丰富的运动学信息,同时也会造成动目标SAR成像模糊等传统理论无法克服不利影响。通过研究振动和转动SAR目标回波模型,综合出SAR微动目标统一的距离方程及SAR回波表达式,推导出回波方位向将呈现正弦调频(sinusoidal frequency modulation,SFM)信号等周期性特点。最后,通过计算机仿真验证了本文结果的正确性。(本文来源于《电子测量技术》期刊2015年11期）
微动信号论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
城市浅地表勘探是应用创新性的地球物理方法,主要对城市地球物理场及其动态变化展开的研究。当今时代中国仍处于发展中国家阶段,城市地下空间开发提速成为了全世界快速城市化的一个重要标志,城市修建地下轨道交通网络和地下商场都需要成熟的城市浅地表勘探技术,因此城市浅地表勘探具有重要的研究意义。微动勘探的探测深度一般小于100米,符合城市地下空间的探测深度要求,且微动勘探使用的是被动源勘探,把原来认为是城市噪声的部分利用起来从中提取有效信息,不会破坏城市现有的地下管道系统和地下交通网络系统,也不必破土动工。微动勘探的布阵也不需要过大的场地和复杂的形式,操作非常便捷,这就使得微动勘探具有节能、绿色、快捷且效率高的优点,符合我国的可持续发展战略。但是城市浅地表微动勘探仍面临重大的挑战,一是城市噪声会对微动测量结果产生强烈的影响,二是由于探测深度为几十米,所受到的人为干扰比较多,叁是对微动探测结果的影响因素分析不够深入,四是地震仪器电路的噪声往往会淹没微弱的微动信号,达不到微动的勘探需求。因此本文针对现在典型的两种微动勘探方法的探测结果进行影响因素分析,提出了对于特有的城市环境如何采用恰当的微动方法和台阵布阵方式,并且对现有的地震仪器电路进行了低噪声优化,使其能够达到微动勘探要求。本文主要研究工作主要是叁部分:一是对于二维台阵,分析了空间自相关法(SPAC)的信号影响因素,主要从不同布阵类型、信号的入射范围、非相干噪声以及城市高低起伏地势这四个角度来分析。二是针对单点勘探,分析了经验谱比法(H/V)的信号影响因素,主要从不同信号方位角以及采集信号时令这两个角度来分析。叁是对现有地震仪器电路的优化,首先分析了不同仪器对微动信号的影响,发现仪器噪声也是微动信号的一个重要影响因素,其次对电路的低噪声模块进行了优化设计,最后为了使微动勘探工作更方便,对现有电路的实时监控系统进行了优化设计。本文基于SPAC法的微动勘探信号影响因素分析,以SPAC系数偏差为参数,得出台阵布置的顶点越多,SPAC系数偏差越小,且台阵排列越密集,SPAC系数偏差越小,信号质量越好。当入射信号范围集中在0~60°时,SPAC系数偏差最小为0.1。添加非相干性白噪声可以降低SPAC系数偏差的低频段的阈值,可以得到更好的微动信号质量。高低起伏地势对SPAC系数偏差带来的影响主要来源于外接圆半径的改变,倾斜角度对SPAC系数偏差影响基本没影响。本文基于H/V法的微动勘探信号影响因素,得出不同入射信号方位角保持在70~80°或者160~180°,对微动信号的影响最小;另外采集时间和季节对微动信号的影响很小。地震仪器的低噪声电路采用叁个2Hz动圈检波器与先进的采集系统相结合,选用高精度的AD芯片和噪声匹配技术对节点噪声进行控制,使噪声水平叁个通道的增益为-2dB,满足采集精度的预期要求。本文将对城市浅地表微动信号的影响因素分析应用于二维台阵和单点勘探领域,以及对现有地震仪器电路模块进行优化改善,为城市浅地表微动勘探工作提供了建设性的指导。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
微动信号论文参考文献
[1].屈筱钰,李开明,张群,夏雨荷,林永照.基于FDD-OFDM信号外辐射源双基雷达的低空目标微动特征提取[J].空军工程大学学报(自然科学版).2019
[2].甘棣元.城市浅地表微动探测信号影响因素的研究[D].吉林大学.2019
[3].姜成柱,刘志成,何其芳,卞荣,席闻.基于信号分解与稀疏恢复的空间群目标微动特征提取[C].第八届中国航空学会青年科技论坛论文集.2018
[4].殷悦,于霄,吕昊,祁富贵,张自启.基于EEMD和频带能量比特性的人与动物雷达微动信号辨识[J].中国医疗设备.2018
[5].郭力仁.目标微动特征的激光探测信号处理与参数估计方法研究[D].国防科技大学.2018
[6].邢亚珊.基于信号分析的引擎振动对连接器微动磨损的研究[D].昆明理工大学.2017
[7].史蕙若.微动目标特征提取及缺失信号重构方法研究[D].西安电子科技大学.2017
[8].林襄.雷达目标多分量微动信号参数估计与分离技术研究[D].国防科学技术大学.2016
[9].耿志高.SAR/GMTI车辆目标微动信号特性分析及分类[D].杭州电子科技大学.2016
[10].周辉,赵凤军,禹卫东.SAR运动目标微动信号模型及微多普勒效应研究[J].电子测量技术.2015