低信噪比条件下雷达目标微多普勒信息提取

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一种从低信噪比地震资料中提取信号的方法

2021年4月第56卷第2期•处理技术•文章编号：1000-7210(2021)02-0242-07 -种从低信噪比地震资料中提取信号的方法许自龙〜宋林®夏洪瑞®(①中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院，江苏南京211103;②中国石油化工股份有限公司江汉石油管理局物探处物探研究中心，湖北潜江433100)许自龙，宋林，夏洪瑞.一种从低信噪比地震资料中提取信号的方法.石油地球物理勘探，2021,56(2) :242-248.摘要采用改进的时空变小波阈值去噪与叠加技术相结合的方法实现从低信噪比地震资料中提取信号。

为减小经典小波阈值去噪产生的过扼杀或过保留现象，选用中值与叠加结果对去噪结果进行约束，并以此为基础改进了经典小波阈值去噪方法。

地震资料进行小波变换之后，对每一小波尺度下的各道的每一小波系数用改进方法去噪，然后小波重构.得到去噪后记录。

应用多个小波重复上述操作，得到多道去噪后的记录，将这些多道记录叠加，实现增强信号的目的。

理论分析及数据测试表明，该方法能从低信噪比地震资料中准确提取信号，且处理效果明显优于常规处理方法。

关键词低信噪比资料信号提取中值滤波改进的小波阈值去噪去噪叠加技术增强信号中图分类号：P631 文献标识码：A doi： 10. 13810/j. cnki. issn. 1000-7210. 2021. 02. 004〇引言在地震勘探中，受现场施工条件限制或因地下传播路径复杂，所采集到的地震数据往往信噪比较低，有效信号常淹没在强大噪声背景中，致使依赖于较高信噪比的一些处理技术的应用效果受到影响，如速度分析、静校正量计算、地震建模及偏移成像等。

因此，亟待通过采用各种更有效去噪技术提高地震资料的信噪比。

在传统去噪技术中，常用减小噪声或增强信号，或两者兼顾的方法。

这些方法（如随机噪声衰减、F- X decon、奇异值分解、多项式拟合等）都建立在信号占优的前提下，否则难以达到应用目的。

一种低信噪比下雷达辐射源识别方法

一种低信噪比下雷达辐射源识别方法
1 引言
雷达辐射源识别技术在电子对抗技术中具有重要意义，它为自动识别和跟踪敌方雷达辐射源提供了可能性。

然而，在低信噪比下，由于信号噪声或干扰强度高，雷达辐射源的特征信号容易被淹没，从而影响其识别效率。

为了解决这一问题，本文提出了一种低信噪比下雷达辐射源识别技术。

2 主要技术分析
本技术的主要流程如下︰
（1）首先，从待测信号中分离信号和噪声，并进行状态估算，确定信号的精确定位；
（2）然后，从噪声信号中提取相关特征参数，以进行辐射源识别；
（3）随后，对已提取的参数，采用统计原理应用样本平均值来确定背景噪声的特征；
（4）最后，根据雷达辐射源识别结果，计算相应辐射源的定位精确度，并采用掩模抑制策略对信号进行处理，以提高识别准确度。

3 典型应用
本技术的典型应用主要在于电子对抗技术中，通过准确识别和跟
踪敌方辐射源来作为作战中的警戒。

除此之外，本技术还可用于航空
航天、有线通信及无线电定位等领域。

4 小结
本文综述了一种低信噪比下雷达辐射源识别技术。

这种技术利用
信号估计技术确定目标位置，同时采用掩模抑制策略，有效提高了信
号识别准确度；此外，本技术可应用于电子对抗技术，以及航空航天、有线通信等领域中。

雷达微动目标参数估计与特征提取方法研究

雷达微动目标参数估计与特征提取方法研究雷达微动目标参数估计与特征提取方法研究摘要：雷达技术在军事、航空、天气、地质勘探等领域起着重要的作用，然而，目标微动对雷达目标参数估计和特征提取造成了很大挑战。

本文综述了雷达微动目标参数估计与特征提取的研究现状，重点介绍了微动目标参数的定义、影响因素以及常用的估计方法和特征提取方法，并探讨了未来的研究方向。

1. 引言雷达技术应用广泛，但是当目标发生微动时，对目标参数的估计和特征提取就会受到很大影响。

目标微动是由于目标本身运动或外界干扰引起的，它会导致雷达返回信号的频谱发生变化，使得参数估计和特征提取变得困难。

因此，研究雷达微动目标参数估计与特征提取方法具有重要的理论意义和实际应用价值。

2. 微动目标参数定义与影响因素微动目标参数是指目标微动时与目标运动状态相关的参数，常见的微动目标参数包括速度、加速度、振幅、相位等。

雷达微动目标参数受多种因素影响，如目标本身性质、雷达工作模式、外界环境条件等。

了解这些影响因素对于选择合适的参数估计和特征提取方法至关重要。

3. 微动目标参数估计方法目前，常用的微动目标参数估计方法包括最小二乘法、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等。

最小二乘法是一种常见且简便的估计方法，能够通过最小化预测值和观测值之间的均方误差来估计微动目标参数。

扩展卡尔曼滤波则是一种递归滤波算法，能够通过迭代更新状态向量和协方差矩阵来实现参数的在线估计。

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛采样的估计方法，具有适应性强、鲁棒性好等优点。

4. 微动目标特征提取方法在微动目标的特征提取方面，波形特征、频谱特征和图像特征是常用的方法。

波形特征是通过分析目标微动引起的雷达返回信号的波形变化来获取目标的信息，如振动频率、振幅等。

频谱特征则是通过将返回信号经过傅里叶变换得到的频谱数据进行分析，从中提取目标微动的频域特征。

图像特征是通过将雷达返回信号转换为图像进行处理，常见的方法包括基于图像处理的边缘检测、纹理分析等。

信号分解的方法将微多普勒分量从雷达回波中分离

信号分解的方法将微多普勒分量从雷达回波中分离信号分解是一种将微多普勒分量从雷达回波中分离的方法。

在雷达应用中，微多普勒效应常常被用来获得目标的速度信息，但是在实际的情况中，雷达回波常常包含着多种频率的信号，其中包括了来自目标的目标回波信号以及其他干扰信号。

因此，分离出微多普勒分量对于目标检测和辨识非常重要。

为了实现微多普勒分量的分离，需要经过一系列的信号处理步骤。

下面将一步一步详细介绍。

第一步是进行回波信号的预处理。

预处理的目的是消除干扰信号，以便更好地提取微多普勒分量。

方法包括滤波、降噪等。

滤波可以采用数字滤波器，常见的有低通滤波器和带通滤波器。

降噪可以利用去噪算法，如小波去噪或最小二乘法去噪等。

第二步是进行目标信号的提取。

目标信号一般具有比较明显的特征，可以通过一些特定的算法进行提取。

常见的算法包括基于相关性分析的方法、基于最大似然估计的方法以及基于信号处理的方法等。

这些方法可以提取出目标信号的波形、频率和幅度等特征。

第三步是进行微多普勒频移的估计。

微多普勒频移是由于目标运动引起的频率偏移现象。

通过估计微多普勒频移，可以得到目标的速度信息。

常见的估计方法包括基于相关性分析的方法、基于最大似然估计的方法以及基于特征提取的方法等。

这些方法可以通过对目标信号的特征进行分析和比较，来确定微多普勒频移的大小和方向。

第四步是对微多普勒分量进行分解。

微多普勒分量是指目标回波信号中由于目标运动引起的频率成分。

分解微多普勒分量可以采用多种方法，常见的有离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、小波变换等。

这些方法可以将回波信号从时域转换到频域，以便更好地分离微多普勒分量。

第五步是对分离的微多普勒分量进行进一步的处理。

处理的目的是进一步提取目标的特征和信息。

常见的方法包括频谱分析、特征提取、目标检测和辨识等。

这些方法可以通过对微多普勒分量进行分析和比较，来得到目标的速度、运动轨迹以及其他特征信息。

综上所述，信号分解是一种将微多普勒分量从雷达回波中分离的方法。

基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取研究

基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取研究基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取研究引言：目标识别和跟踪是雷达应用领域的重要研究方向之一。

在实际应用中，窄带雷达广泛用于远距离目标的探测与跟踪。

目标微多普勒特征提取是目标识别和跟踪的关键环节之一，对于目标的运动状态估计有着重要的作用。

本文将探讨基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取研究。

一、目标微多普勒特征的基本原理微多普勒效应是目标运动引起的雷达信号频率的变化。

通过分析目标的微多普勒特征可以得到目标的速度、角速度和运动轨迹等信息。

在窄带雷达中，目标的微多普勒特征主要通过接收到的雷达回波信号来提取。

二、目标微多普勒特征提取方法1. 滤波法滤波法是最基本的目标微多普勒特征提取方法之一。

通过对接收到的雷达信号进行滤波处理，可以去除噪声和杂波干扰，从而提取出目标的微弱微多普勒信号。

常用的滤波方法包括卡尔曼滤波、均值滤波和中值滤波等。

2. 目标距离和速度估计目标的微多普勒特征可以通过对雷达回波信号进行傅里叶变换得到频谱信息，进而估计出目标的距离和速度。

这一方法广泛应用于窄带雷达的目标追踪系统中。

传统的频域分析方法包括快速傅里叶变换（FFT）、傅里叶积分法（FTM）等。

3. 特征提取算法目标的微多普勒特征可以通过一系列特征提取算法进行提取。

常用的特征提取算法包括小波变换、矩阵分解、模式匹配和神经网络等。

这些算法可以从目标微多普勒特征中提取出具有较高判别能力的特征参数，用于目标分类和识别。

三、研究进展与挑战目前，基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取研究取得了一些进展，但仍存在一些挑战。

首先，窄带雷达在目标微多普勒特征提取中容易受到杂波和互调干扰的影响，降低了提取结果的准确性和可靠性。

其次，目标微多普勒特征提取算法的复杂度较高，导致实时性有限，难以满足实际应用需求。

此外，目标微多普勒特征与目标形态、纹理等其他特征之间的关系还需进一步研究，以提高目标的分类和识别性能。

结论：基于窄带雷达的目标微多普勒特征提取研究是目标识别和跟踪中的重要课题。

低信噪比下雷达信号脉内特征的提取

ＨＡＮｕ．ＨＥｉｇｈｏＪｎＭｎ — ａ，ＭＡ０ｎＹａ。，ＺＨＵＹｕａ — ｉｇｎｑｎ。
（．ｐａｔｎｆＧｒｕｅＭａａｍｅｔ，ＡＦＲＡ，Ｗｕａ３０９，Ｃｈｉａ；１Ｄｅｒｍｅｔｏａｄａｔｎｇｅｎｈｎ４０１ｎ２ＤｉｉｉｎｏＴｒｉｉｇ，ＡＦＲＡ，Ｗｕａ３０１，Ｃｈｎ．ｖｓｏｆａｎｎｈｎ４０９ｉａ；３Ｄｅｒｍｅｔｏｅｔｏｉｕｎｅｍｅｓｒｓ，ＡＦＲＡ，Ｗｕａ３０９，Ｃｈｉａ．ｐａｔｎｆＥｌｃｒｎｃＣｏｔｒａｕｅｈｎ４０１ｎ）ＡｂｔａｔＥｘｒｃｉｇｆｒｄａｉｓｒｃ：ｔａｔｎｏａｒｓｇｎａｎｐｕｌｅｃｒｃｅｉｔｃｓａｍｐｔｎｔｔｃｏｌｙｏｓｒｎｄｒｃｌｉ — ｓｈａａｔｒｓｉｓｉｎｉｏｒａｅｈｎｏｇｔｏｔａｅ～ｏｉｅｒｃｉｅａａｉｇｎｚｅｅｖｄｒｄｒｓｇｎａｓａｅｅ．Ｗａｌｔｒｄｇａｎｂｅｕｓｄｔｔａｔｒｄｒｓｇｎａｎｐｕｓｈａｔｒｓｌｔｐｒｓｎｔｖｅｅ～ｉｅｃｅｏｅｘｒｃａａｉｌｉ－ｌｅｃａｒｃｅｉ～
１引言
针对越来越复杂的电子战信号环境，低信在噪比下正确地提取雷报分析以及辐射源数据库的建立有着重要意义。小波分析是近年发展起来的一种数学分析方法，它在时域、域都有较好的局部化性质［。基频１］于小波变换的脉内识别技术与其他技术相比，具有其独特的优势，其是小波的边缘检测特性，尤对相位编码信号的检测极为有效。但在低信噪比

微多普勒效应分析及参数提取可复制黏贴优秀毕业论文

（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｓｈｏｒｔ．ｔｉｍｅＦｏｕｒｉｔｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍａｎｄＷｉｇｎｅｒ－ｖｉｌｌｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ）．Ｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆ
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雷达中的微多普勒技术及展望

雷达中的微多普勒技术及展望【摘要】微波雷达中的微多普勒效应成为近年来一个新的技术研究热点，目标的微多普勒特征能够刻画其精细、独特的特性。

文章首先介绍微多普勒效应的概念，分析其产生机理，阐述了雷达目标微多普勒特征提取的经典时频分析方法，揭示其应用，并展望微多普勒技术的发展。

【关键词】微运动;微多普勒;特征提取;时频分析1.引言在现代信息化战争条件下，现有的目标识别技术已不能满足现代高技术战争的要求，雷达目标研究所需要的数据不仅仅是目标的整体运动信息，还需要更多、更精细目标数据，比如目标所处状态及其姿态的变化等，因而微波雷达目标的微多普勒效应成为近年来一个新的技术研究热点。

微多普勒效应最初是被引入到相参激光雷达系统中用来测量物体的运动性质[1]。

微波雷达中的微多普勒效应是美国海军研究实验室的Victor C.Chen博士1998年在研究联合时频域分析应用于雷达图像和信号处理试验时，从得到的行人运动逆合成孔径雷达实验数据中发现并从此开始研究。

微多普勒效应是指运动目标除了主体移动外，目标或其任何结构部件还存在微运动（振动、旋转、翻滚、进动、章动等小幅度运动），这种微运动在雷达回波信号上引起附加的多普勒频率调制，并在主体移动产生的发射信号多普勒偏移频率附近产生边频，使得目标多普勒频谱展宽的现象[1]。

如直升机旋转的旋翼叶片、汽车发动机引起的车身振动、飞鸟扑动的翅膀、行人摆动的手臂和腿等。

雷达目标回波中包含的微多普勒信息能够精细刻画目标的形状、结构、散射特性及其独特的精细运动特性，更进一步反映目标的类型和运动意图。

目标精细的微多普勒特征信息与目标物性参数之间具有特定的对应关系，被视为目标独一无二的特性，微动特征的提取为雷达目标的分类和识别及微弱目标的检测提供了稳定性好、可靠性高的新途径。

2.目标微多普勒特征提取方法微多普勒的产生是由于目标的微运动所引起的雷达回波的微多普勒频率调制，其中所包含的目标各结构部件的微运动信息反映了目标的微动特性，从雷达回波中的微多普勒特征信息可以进一步反演出目标的形状、结构、姿态、表面材料的电磁参数、运动特征等信息，因此雷达目标微多普勒特征的提取是微多普勒技术研究的关键。

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许世军罗迎陈天平，，
（１西北工业大学第３５研究所．安６西７０７；军工程大学电讯工程学院．安１０２２空西７０７）１０７
摘
要：为了实现目标的分类、识别与成像。须研究其微多普勒效应。微多普勒信号通常被目标主体信号淹
取Ｅ。 Ⅲ一
对于微多普勒提取来说，目标主体信号事实上已
经成为一种干扰信号，存在使得微多普勒信息信噪其
比严重下降，中重点研究了由目标旋转部件引起的文
微多普勒信息的提取问题，出了先在谱图域剔除目提标主体信号，利用扩展Ｈｏｇ再ｕｈ变换提取微多普勒特征参数的方法。
ｌｗｉｎｌｏｎｉｅｒｔ（ＮＲ）ｗａｔｄｅ．ＡｎａｇｒｔｍｏｌｎｔｎｏｏｙＳｓｇａｓａｄｅｔａｔｏｆｍ－ｆａｕｅｈｏｓｇａ— －ｏｓａｉＳｔｏｓｓｕｉｄｌｏｉｈｆｒｅｉｍｉａｉｆｂｄ ’ ｉｎｌｎｘｒｃｉｎｏＤｅｔｒｓｉｔｅｏｎ
ＴｈＤｉｎｌｒｓａｌｕｍｅｇｄｂｔｏｇｂｄｃｏｓｎｔｉｐｐｒｘｒｃｉｎｏＤｉｆｒｔｎｕｄｒｔｅｃｎｉｏｆｅｍ— ｓｇａｓａｅｕｕｌｓｂｒｅｙｓｒｎｏｙｅｈｅ．Ｉｈｓａｅ，ｅｔａｔｆｍ－ｎｏｍａｉｎｅｈｏｄｔｎｏｙｏｏｉ
关键词：多普勒；信噪比；ｕｈ变换；微低Ｈｏｇ目标识别
中图分类号：Ｎ９７５Ｔ５．２文献标志码：Ａ
Ｅｘｒｃｉｎｏｉｒ－ｐｐｅｎｏｍａｉｎｗｉｈｔａｔｏｆＭｃｏＤｏｌｒＩｆｒｔｏｔ
第３Ｏ卷
第３期
弹
箭
与
制
导
学
报
Ｖｏ．ＯＮｏ３１３．Ｊｎ２１ｕ００
２１００年６月
ＪｕｎｌｏｒｊｃｉｓｏｒａｆＰｏｅｔｌ．Ｒｏｋｔ，ＭｉｓｌｓａｄＧｕｄｎｅｅｃｅｓｓｉｎｉａｃｅ
低信噪比条件下雷达目标微多普勒信息提取
ＡｂｔａｔＴｏｒａｉｈａｇｔｃａｓｆａｉｎｅｏｎｔｎａｄｉｇｒｉｉｅｅｓｒＯｒｓａｃｔｃｏＤｏｐｅｍ－ｓｒｃ：ｅｌｅｔｅｔｒｅｌｓｉｉｔ．ｒｃｇｉｏｎｍａｅｙ．ｔｓｎｃｓａｙｔｅｅｒｈｉｍｉｒ－ｐｌｒ（Ｄ）ｅｆｃ．ｚｃｏｉｓｆｅｔ
Ｋｅｗｏｄ：ｃｏＤｐｌｒｏｓｇａ—ｏｎｉｅｒｔｙｒｓｍｉｒ－ｏｐｅ；ｌｗｉｎｌ－ｏｓａｉｔｏ；Ｈｏｇｒｎｆｒ；ｔｒｅｅｏｎｔｎｕｈｔａｓｏｍａｇｔｒｃｇｉｉｏ
变换、ａｏ变换也被引入到微多普勒特征提Ｒｄｎ
“
ｓｅｔｏｒｍ”ｄｍａｎｗａｒｐｓｄｐｃｒｇａｏｉｓｐｏｏｅ．ＴｈｉｌｔｎｓｏｈｔｏｓｓｔｓａｔｒｖｎｗｉＮＲ＝一６ｄ．ｅｓｍｕａｉｈｗｓｔｅｍｅｈｄｉａｉｆｃｏｙｅｅｔＳｏｈ０Ｂ
０引言
雷达成像中，一般将目标或目标部件除质心平动
以外的振动、动和加速运动等微小运动统称为微转动，由目标微动产生的对雷达回波信号的附加频率而调制称为微多普勒效应（ｃｏＤｏｐｅｆｃ）］ｍｉ — ｐｌｅｆｔｃ。ｒｒｅ
ＬｏＳｇａ－ｏｎｉｅＲａｉｗｉｎｌｔ ‘ ｏｓｔ０
ＸＵｈｊｎ．ＬＳｉＵＯｎ。ｕＹｉｇ．ＣＨＥＮａｐｎ。Ｔｉｎｉｇ
（．６ｓａｃｎｔｕｅ１Ｎｏ３５ＲｅｅｒｈＩｓｉｔ，ＮｏｔｗｅｔｒｏｙｅｈｉｌｔｒｈｓｅｎＰｌｔｃｎｃｉｅｓｔ．Ｘｉａ１０２，Ｃｈｎ；ａＵｎｖｒｉｙ ’ｎ７０７ｉａ２ＴｈｌｃｍｍｕｉａｉｎＥｎｉｅｒｇＩｓｉｔ。ＡｉＦｒｅＥｇｎｅｉｇＵｎｖｒｉｙｅＴｅｅｏｎｃｔｏｇｎｅｉｎｔｕｅｎｔｒｏｃｎｉｅｒｎｉｅｓｔ．Ｘｉａ０７ ’ ｎ７０７・Ｃｈｎ）１ｉａ
没．微动特征的准确提取带来了困难。研究了低信噪比条件下由目标部件旋转引起的微多普勒信息的提取给
Hale Waihona Puke 问题．提出了基于谱图域的目标主体信号剔除和微多普勒特征参数提取方法。仿真实验表明：在信噪比为
一
５ｄ条件下．方法仍能取得较好的效果。０Ｂ该