雷达中的微多普勒技术及展望
雷达技术发展历程及未来发展趋势
雷达技术发展历程及未来发展趋势1. 引言雷达是一种利用电磁波进行目标探测和跟踪的技术，广泛应用于军事、航空、航天、气象等领域。
本文将回顾雷达技术的发展历程，并探讨未来雷达技术的发展趋势。
2. 雷达技术的发展历程2.1 早期雷达技术早期雷达技术主要集中在二战期间的军事领域。
最早的雷达系统利用射频脉冲信号来探测目标，通过测量信号的回波时间来确定目标的距离。
这种技术在战争中发挥了重要作用，但受限于当时的电子器件和计算能力，雷达系统的性能和精度有限。
2.2 进一步发展与应用随着电子技术的发展，雷达系统逐渐实现了自动化和数字化。
在20世纪60年代，雷达系统开始采用脉冲多普勒技术，可以测量目标的速度和方向。
此外，雷达系统的工作频率也逐渐增加，从射频波段扩展到毫米波和光波段，提高了雷达系统的分辨率和探测能力。
2.3 现代雷达技术现代雷达技术已经实现了高度集成和高性能化。
雷达系统采用了先进的数字信号处理和波束形成技术，可以实现多目标跟踪和抗干扰能力。
此外，雷达系统还引入了主动相控阵技术，可以实现快速扫描和高分辨率成像。
现代雷达系统广泛应用于军事侦察、空中交通管制、气象观测等领域。
3. 未来雷达技术的发展趋势3.1 高频率和宽带技术未来雷达技术将继续推动工作频率的提高，尤其是在毫米波和光波段。
高频率的雷达系统可以提供更高的分辨率和探测能力，适用于复杂环境下的目标探测和跟踪。
此外，宽带技术的应用可以实现更高的信号带宽，提高雷达系统的测量精度和抗干扰能力。
3.2 主动相控阵技术的发展主动相控阵技术是未来雷达系统的重要发展方向。
相比传统的机械扫描雷达，主动相控阵技术可以实现快速扫描和高分辨率成像，适用于多目标跟踪和复杂环境下的目标探测。
未来的主动相控阵雷达系统还可以实现更高的灵活性和可重构性，适应不同任务需求。
3.3 多传感器融合技术未来雷达系统将更多地与其他传感器进行融合，如红外、光学和声学传感器。
多传感器融合技术可以提供更全面的目标信息，提高目标识别和跟踪的准确性。
雷达技术发展历程及未来发展趋势
雷达技术发展历程及未来发展趋势一、引言雷达技术是一种利用电磁波进行目标探测和跟踪的技术。
它在军事、航空、航天、气象、海洋等领域发挥着重要作用。
本文将介绍雷达技术的发展历程，并展望未来发展趋势。
二、雷达技术的发展历程1. 早期雷达技术早在20世纪初，人们就开始探索无线电波的应用。
在第一次世界大战期间，雷达技术开始发展起来，用于探测敌方飞机。
当时的雷达系统主要基于连续波和脉冲波技术，但受限于技术水平，探测距离和精度较低。
2. 二战时期的雷达技术突破第二次世界大战期间，雷达技术得到了重要突破。
通过引入脉冲压缩、频率多普勒效应等技术，雷达系统的探测距离和精度大幅提升。
同时，雷达技术在军事领域的应用也得到了广泛推广，成为战争中的重要武器。
3. 后二战时期的雷达技术发展二战后，雷达技术进一步发展。
微波雷达的浮现使得雷达系统的工作频率更高，探测精度更高。
同时，雷达信号处理技术也得到了改进，使得雷达系统对目标的识别和跟踪能力得到了提升。
此外，雷达系统的体积和功耗也得到了缩小，使得雷达技术可以应用于更多领域。
4. 现代雷达技术的发展现代雷达技术在波形设计、信号处理、天线技术、目标识别等方面取得了许多重要发展。
例如，通过采用多普勒处理技术，雷达系统可以对目标的速度进行测量和跟踪。
此外，通过引入自适应波形设计和多通道信号处理技术，雷达系统的抗干扰能力得到了提升。
同时，雷达系统的天线技术也在不断改进，如相控阵天线技术、多波束技术等，使得雷达系统的探测范围和角度分辨率得到了提升。
三、雷达技术的未来发展趋势1. 高频段雷达技术的发展随着微波雷达技术的发展，人们开始研究和应用毫米波和太赫兹波段的雷达技术。
这些高频段的雷达系统具有更高的分辨率和抗干扰能力，可以应用于更复杂的环境和目标探测。
未来，高频段雷达技术将得到更广泛的应用。
2. 多波束雷达技术的发展多波束雷达技术可以同时对多个目标进行探测和跟踪，具有更高的效率和灵便性。
未来，多波束雷达技术将得到进一步发展，使得雷达系统能够实现更高的目标数量和密度探测。
多普勒雷达技术及其在气象预报与空管管理上应用
多普勒雷达技术及其在气象预报与空管管理上应用简介多普勒雷达技术是一种利用多普勒效应测量目标运动速度的无线电技术。
它可以有效地探测目标的速度、方向和位置，因此在气象预报和空管管理等领域广泛应用。
本文将介绍多普勒雷达技术的原理、应用以及其在气象预报与空管管理上的重要性。
多普勒雷达技术原理多普勒雷达技术基于多普勒效应，通过测量目标反射回来的电磁波频率的变化来计算目标的速度、方向和位置。
当雷达波束与运动目标相对运动时，反射回来的电磁波频率发生了变化。
根据多普勒效应的原理，目标向雷达靠近时回波频率增加，目标远离雷达时回波频率减小。
利用这种频率变化，可以计算出目标的运动速度和方向。
多普勒雷达技术应用于气象预报气象预报是多普勒雷达技术最常见的应用之一。
多普勒雷达可以探测并跟踪雷暴中的风暴系统，提供关键的数据用于预测天气变化。
它可以测量风暴云中降水的速度和方向，精确地确定降雨的位置、强度和移动轨迹。
通过分析多普勒雷达获取的数据，气象学家可以预测冰雹、风暴、龙卷风等极端天气事件的发生与发展趋势。
基于这些预测结果，相关部门可以针对性地发布预警信息，提醒民众采取适当的防护措施，减少灾害风险。
另外，多普勒雷达还可以用于检测大气中的微生物颗粒和花粉等物质，为花粉过敏患者提供准确的花粉浓度信息，帮助他们合理安排活动和用药。
多普勒雷达技术应用于空管管理空中交通管制是多普勒雷达技术的另一个重要应用领域。
监控飞行器的位置和速度对于确保航空安全至关重要。
多普勒雷达可以提供准确的飞行器速度和高度数据，帮助空管部门进行实时的飞行器跟踪和飞行路径规划。
通过多普勒雷达技术，空管部门可以及时发现和解决飞行器之间可能出现的冲突，确保航班的平稳运行。
同时，多普勒雷达还可以检测并预警可能出现的天气变化，提供天气信息给飞行员，帮助其做出合理的航线调整和决策。
多普勒雷达技术的重要性多普勒雷达技术在气象预报和空管管理上的应用，为我们提供了更准确、及时的信息，为人们的生命和财产安全提供了重要保障。
基于电磁散射的雷达目标微多普勒特性研究
摘要摘要雷达自动目标识别(Radar Automatic Target Recognition, RATR)能通过雷达回波信号确定目标属性，能全天时、全天候地获取目标类别、型号等信息，在众多领域被广泛使用。
当雷达照射运动目标时，目标除质心平动外，其重要部件往往还存在旋转、振动等复杂的微运动形式。
这些微运动将会对目标的回波信号产生频率调制，致使多普勒谱边缘出现边带，此即为微多普勒效应。
由于目标具有的复杂运动形式将会对RATR性能造成严重的影响，RATR系统迫切需要进一步提升目标运动状态精细描述的能力，因此运动目标的微多普勒特征分析成为了一种最为有效的途径。
为此，本文围绕微动目标微多普勒特征的提取和分析等问题展开研究和讨论，主要工作包含以下几个方面：1. 以运动目标电磁散射特性为切入点，建立运动目标雷达回波模型，并进一步得到运动目标的时变多普勒理论模型。
利用振动与旋转两种常见微运动与雷达平台间的几何关系，通过数学建模的方式建立微多普勒频率的理论表达式，并分析微动参数对微多普勒频率的影响，建立了目标微运动状态与其微多普勒特征的对应关系。
2. 分析了线性时频表示、双线性时频分布、自适应时频分布和小波分解类时频分析四大类主要的时频分析方法并简单介绍了其在微多普勒特征提取中的应用。
通过仿真实验定性地分析各类时频方法的优缺点，同时还选取均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)定量地评价各类时频算法的性能。
3. 利用时频分析技术，针对海面漂浮浮标、四旋翼无人机叶片和雷达天线三类典型目标的复杂微运动所引起的微多普勒特征进行分析。
从非线性动力学建模入手，利用散射点模型建立微动目标后向散射RCS模型，从而建立其微动目标雷达回波信号模型，最后应用时频分析技术分析了这三类不同微动目标的微多普勒特征。
关键词：电磁散射，微动，微多普勒效应，时频分析技术ABSTRACTRadar Automatic Target Recognition (RATR) systems have ability to recognize the target attributes from the radar echo in all-time and all-weather conditions, and therefore widely applied in the military and civilian. Illuminated by radar systems, the moving target or its components always exists some type of complex micro motion forms, such as rotation and vibration. This type of micro motion generates the different Doppler modulations at different times, and results to typically non-stationary characteristics in radar echoes of the moving target, which is named micro-Doppler effects. With the development of RATR systems, there is an urgent demand for improving the ability to accurately describe the target states, which could seriously decrease the performance of RATR system. Therefore, the micro-Doppler characteristics analysis can be considered as an effective method to characterize the local features of the target with micro motion. This paper revolves the problems in micro-Doppler characteristics extraction and analysis and is major in the following aspects.The fundamental concepts of micro-motion and micro-Doppler effect of the target are discussed. Herein, the electromagnetic scattering characteristics of micro-moving targets are considered as the starting point, and then the radar echoes model of moving target is established. Furthermore, the theoretical model of the Doppler modulations of the moving target is obtained. According to the geometrical relationship between the micro-moving target and the radar platform, the theoretical expressions of micro-Doppler frequency induced by the basic micro-motions, such as rotation and vibration, derive by mathematical modeling. Finally, the influence of the micro-motion parameters on the micro-Doppler frequency is analyzed in detail, and the relationship between micro-Doppler features and the movement states of targets is concluded.A series of efficient features are extracted from micro-Doppler signal by using time-frequency analysis techniques. This paper reviews a sample of representative time-frequency analysis algorithms. Their performance is studied from a qualitative and quantitative point of view. For simplicity, we considered the root mean-squared error (RMSE) as measures of performance in the quantitative trade-off studies. Finally, the time-frequency features extraction from micro-Doppler signal of the rotational radar西安电子科技大学硕士学位论文antenna is discussed.The micro-Doppler characteristics of the buoy on the sea-surface, the unmanned aerial vehicle rotor blades, and the parabolic reflector antenna are systematically analyzed by using the time-frequency analysis techniques. According to the modeling of the non-linear dynamics, the spatial electromagnetic scattering distribution of the three classical types of micro-moving targets can be calculated by method of equivalent edge currents (MEC). With adoption of the time-frequency analysis techniques, favorable micro-Doppler characteristics of them are obtained.Keywords:electromagnetic scattering, micro-motion, micro-Doppler effect, time-frequency analysis techniques.插图索引插图索引图1.1RATR处理流程图 (1)图2.1 微动目标回波信号多普勒谱 (7)图2.2 等效线电流和线磁流示意图 (9)图2.3 面元间劈结构示意图 (9)图2.4 导体立方体模型示意图 (10)图2.5 导体立方体后向散射结果 (10)图2.6 复杂飞机目标模型 (11)图2.7 飞机目标后向散射随方位角的变化情况 (11)图2.8 远场运动目标几何关系 (12)图2.9 目标六自由度运动示意图 (12)图2.10 振动目标几何模型 (16)图2.11 电磁波载频对振动目标微多普勒频率的影响 (17)图2.12 振动幅度对微多普勒频率的影响 (17)图2.13 振动频率对微多普勒频率的影响 (18)图2.14 旋转目标的几何模型 (18)图2.15 旋转角速度对微多普勒频率的影响 (20)图2.16 旋转半径对微多普勒频率的影响 (20)图3.1 微动目标微多普勒效应时间-频率变化关系 (23)图3.2 FrFT变换域原理图 (32)图3.3 固定频率的调频信号 (33)图3.4 固定频率的调频信号参考时频分布 (34)图3.5 固定频率的调频信号STFT时频图 (34)图3.6 Kaiser-Bessel窗宽对STFT的影响 (35)图3.7 固定频率的调频信号CWT时频图 (35)图3.8 固定频率的调频信号二次型时频分布 (36)图3.9 固定频率的调频信号FrFT时频图 (37)图3.10 线性调频信号 (39)图3.11 线性调频信号参考时频分布 (39)图3.12 线性调频信号的时频分布图 (40)V西安电子科技大学硕士学位论文图3.13 非线性调频信号 (41)图3.14 非线性调频信号的时频分布图 (42)图3.15 非线性调频信号的AOK分布 (42)图3.16 非线性调频信号的FrFT分布 (42)图4.1 海面浮标模型示意图 (46)图4.2 浮标小球的三维转动角度变化曲线 (47)图4.3 浮标小球横滚摆动角度 (48)图4.4 浮标小球横滚转动雷达回波信号 (50)图4.5 浮标小球横滚转动回波信号多普勒谱 (51)图4.6 浮标小球俯仰转动雷达回波信号 (51)图4.7 浮标小球俯仰转动回波信号多普勒谱 (51)图4.8 浮标小球偏航转动雷达回波信号 (52)图4.9 浮标小球偏航转动回波信号多普勒谱 (52)图4.10 浮标小球横滚转动微多普勒特征 (53)图4.11 浮标小球俯仰转动微多普勒特征 (53)图4.12 浮标小球偏航转动微多普勒特征 (53)图4.13 UA V微运动几何模型示意图 (54)图4.14 四旋翼UA V结构示意图 (55)图4.15 旋翼与雷达平台几何关系示意图 (56)图4.16 UA V旋翼时域和频域特征 (57)图4.17 频谱混叠现象 (57)图4.18 UA V旋翼微多普勒特征 (58)图4.19 欠采样信号的微多普勒特征 (59)图4.20 UA V悬停微多普勒特征 (59)图4.21 UA V俯仰转动的微多普勒特征 (60)图4.22 UA V横滚转动的微多普勒特征 (60)图4.23 UA V偏航转动的微多普勒特征 (61)图4.24 抛物面反射器天线的几何模型 (61)图4.25 抛物面反射器天线的三角面元剖分结果 (62)图4.26 抛物面反射器天线后向散射特性 (63)图4.27 雷达回波I通道和Q通道数据 (63)图4.28 抛物面反射器天线的微多普勒特征 (64)VI表格索引表3.1 固定频率的调频信号各时频分布性能定量分析 (38)表3.2 线性调频信号各时频分布性能定量分析 (41)表4.1 三级海况下浮标小球微运动参数 (47)表4.2 旋转抛物面反射器天线模型的几何参数 (61)表4.3雷达仿真参数 (62)符号对照表符号符号名称σ雷达散射截面R雷达到目标距离I线电流M线磁流E电场强度B雷达带宽T雷达脉冲宽度Pf雷达载频cf∆雷达频域采样间隔rot雷达坐标系旋转矩阵roll横滚旋转矩阵φ横滚角pitch俯仰旋转矩阵ϕ俯仰角yaw偏航旋转矩阵ψ偏航角()u t线性调频信号A散射中心振幅iK调频率λ电磁波波长r距离矢量Φ相位函数f多普勒频率dω角速度f微多普勒频率mβ雷达视线俯仰角τ时延变量ν频移变量t∆时间分辨率f∆频率分辨率西安电子科技大学硕士学位论文Xv 目标运动速度roll ω 横滚转动角速度pitch ω 俯仰转动角速度yaw ω偏航转动角速度缩略语对照表缩略语对照表缩略语英文全称中文对照RATR Radar Automatic Target Recognition 雷达自动目标识别SAR Synthetic Aperture Radar 合成孔径雷达ISAR Inverse Synthetic Aperture Radar 逆合成孔径雷达RMSE Root Mean Square Error 均方根误差RCS Radar Cross Section 雷达散射截面MoM Method of Moment 矩量法GO Geometric Optics 几何光学PO Physical Optics 物理光学PTD Physical Theory of Diffraction 物理绕射理论GTD Geometric Theory of Diffraction 几何绕射理论MEC Method of equivalent edge currents 等效边缘电磁流PRF Pulse Repetition Frequency 脉冲重复频率STFT Short-time Fourier transform 短时傅里叶变换WT Wavelet Transform 小波变换AD Atomic Decomposition 核函数分解CWT Continuous Wavelet Transform 连续小波变换AGCD Adaptive Gaussian Chirplet Decomposition 自适应高斯小波分解WVD Wigner-Ville Distribution 魏格纳-威尔分布AF Ambiguity Function 模糊函数SPWVD Smoothed Pseudo WVD 平滑伪WVDAOK Adaptive Optimal Kernel 自适应最优核STAF Short-time Ambiguity Function 短时模糊函数MSPWVD Modified Smoothed Pseudo WVD 修正平滑伪WVD FrFT Fractional Fourier Transform 分数阶傅里叶变换XI目录目录摘要 (I)ABSTRACT (III)插图索引 (V)表格索引 ............................................................................................................................ V II 符号对照表 ......................................................................................................................... I X 缩略语对照表 ..................................................................................................................... X I 目录 . (XIII)第一章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究概况和发展趋势 (2)1.3 论文的主要工作和结构安排 (5)第二章运动目标微多普勒效应理论基础 (7)2.1 引言 (7)2.2 目标电磁散射特性 (7)2.2.1 目标的雷达散射截面 (8)2.2.2 等效边缘电磁流方法 (8)2.2.3 复杂目标后向散射仿真实验 (10)2.3 运动目标回波模型 (11)2.4 微动目标的微多普勒频率 (14)2.4.1 微多普勒数学模型 (14)2.4.2 振动目标的微多普勒频率 (15)2.4.3 旋转目标的微多普勒频率 (18)2.5 本章小结 (21)第三章基于时频分析技术的微多普勒特征提取 (23)3.1 引言 (23)3.2 时频分析技术 (24)3.2.1 短时傅里叶变换 (24)3.2.2 核函数分解方法 (25)3.2.3 Cohen类时频分布 (27)3.2.4 自适应最优核 (29)3.2.5 时频重排理论 (31)XIII西安电子科技大学硕士学位论文3.2.6 分数阶傅里叶变换 (31)3.3 基于时频方法的微多普勒特征提取 (32)3.3.1 固定频率的调频信号 (33)3.3.2 线性调频信号 (38)3.3.3 非线性调频信号 (41)3.4 本章小结 (43)第四章典型微动目标的微多普勒特征分析 (45)4.1 引言 (45)4.2 海面浮标的微多普勒特征分析 (45)4.2.1 海面浮标的雷达回波模型 (46)4.2.2 海面浮标的微多普勒特征 (52)4.3 UA V的微多普勒特征分析 (54)4.3.1 UA V微运动建模 (54)4.3.2 UA V旋翼的微多普勒特征 (55)4.3.3 UA V三维转动的微多普勒特征 (59)4.4 雷达旋转天线的微多普勒特征分析 (61)4.5 本章小结 (64)第五章结束语 (65)5.1 工作总结 (65)5.2 研究展望 (66)参考文献 (67)致谢 (71)作者简介 (73)XIV第一章绪论第一章绪论1.1研究背景及意义雷达(Radio Detection and Ranging, Radar)最初意味着“无线电监测和测距”[1]，是一种形成于上世纪初，通过发射和接收电磁波信号并进一步用于目标检测和定位的电磁系统。
雷达技术发展历程及未来发展趋势
雷达技术发展历程及未来发展趋势1. 引言雷达技术作为一种广泛应用于军事和民用领域的无线电技术，已经经历了几十年的发展历程。
本文将介绍雷达技术的发展历程，并探讨未来雷达技术的发展趋势。
2. 雷达技术的发展历程2.1 初期发展雷达技术最早起源于二战期间，用于探测敌军飞机。
早期雷达系统采用脉冲信号来探测目标，并通过测量回波的时间来确定目标的距离。
这种技术在战争中起到了重要作用，但受限于当时的电子技术水平，雷达系统的性能和精度有限。
2.2 雷达系统的改进随着电子技术的发展，雷达系统逐渐实现了多种功能的改进。
首先，引入了连续波雷达技术，使得雷达可以实时跟踪目标的位置。
随后，引入了脉冲多普勒雷达技术，使得雷达可以检测目标的速度。
此外，还有相控阵雷达技术的引入，使得雷达可以实现更高的分辨率和目标识别能力。
2.3 雷达技术的应用拓展雷达技术的应用范围也逐渐扩大。
除了军事领域，雷达技术在天气预报、航空导航、交通监控等领域也得到了广泛应用。
雷达系统的性能和精度不断提高，使得雷达在各个领域的应用效果更加突出。
3. 未来发展趋势3.1 高频率雷达技术的发展随着微波和毫米波技术的发展，高频率雷达技术将成为未来的发展趋势。
高频率雷达可以提供更高的分辨率和目标识别能力，对于复杂环境下的目标探测和跟踪具有重要意义。
3.2 多波束雷达技术的应用多波束雷达技术可以同时探测多个目标，提高雷达系统的工作效率。
未来的雷达系统将采用多波束技术，可以实现更广泛的目标监测和跟踪。
3.3 雷达与人工智能的结合人工智能技术的快速发展为雷达技术的应用带来了新的机遇。
通过将人工智能算法应用于雷达数据处理和目标识别中，可以提高雷达系统的自动化程度和目标识别能力。
3.4 小型化和集成化未来雷达系统的发展趋势是小型化和集成化。
随着微电子技术的进步，雷达系统可以实现更小尺寸和更高性能的设计，使得雷达应用更加便携和灵便。
4. 结论雷达技术作为一种重要的无线电技术，在多个领域都有广泛的应用。
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。
多普勒天气雷达技术在天气预报中的应用研究
多普勒天气雷达技术在天气预报中的应用研究天气预报一直是人们非常关注的话题，预报准确度越高，对人们的生产、生活、出行等方面的影响也就越大。
随着科技的发展，多普勒天气雷达技术被广泛应用于天气预报中，它的出现大大提高了天气预报的准确性，对社会的发展产生了积极的影响。
一、多普勒天气雷达的基本原理多普勒天气雷达是一种测量降雨信息的设备，它主要是以微波的特性来进行信号扫描，可以在室内通过电脑来进行分析。
它的基本原理是利用雷达波束的频率差异，来确定降水粒子的速度以及其运动方向。
当雷达波经过降雨粒子时，粒子所带有的速度会对雷达波的频差造成影响，从而使得雷达信号出现了“频移”。
二、多普勒天气雷达在天气预报中的应用在天气预报中多普勒天气雷达技术的应用，主要是用来分析和预测降雨的状况。
通过多普勒雷达技术，天气预报人员可以更准确地测量降雨强度、降雨率和降雨的时间等信息，并且可以及时掌握风向、风速和预计的强度。
同时，还可以通过雷达数据的分析，了解冰雹、飞沫、雾霾等特殊降水情况。
1.实时更新天气数据多普勒天气雷达的优势在于数据的实时更新，能够相对准确预报未来的天气情况。
在多普勒天气雷达的帮助下，气象专家和相关部门能够更加及时地掌握到天气情况的变化。
2.提高天气预报的准确性利用多普勒天气雷达技术，天气预报可以更加精准逼真。
天气预报人员可以对降水强度、降雨率、降雨时间以及降雨位置进行精准掌握，使得天气预报的准确度得到了大幅提高。
三、多普勒天气雷达技术在不同场合下的应用1.气象预警和预报通过多普勒天气雷达技术，我们不仅可以及时得知降水情况，还能对强雷暴、龙卷风等极端天气进行预警，有效避免了因恶劣天气带来的不利影响。
2.水利灾害预测多普勒天气雷达技术还可广泛应用于水利灾害预测中，如山洪、泥石流等。
通过精准测量降雨信息，可以及时发布预警信息避免灾害的发生。
3.农业生产多普勒天气雷达技术还被广泛应用于农业生产中，通过及时地获取降雨情况，可以为农民们提供更加精准的农业气象服务，帮助农民制定农业生产计划。
微多普勒
特性：
1.唯一性
2. 时变性
微多普勒理论模型
目标与雷达的 作用距离
相位信息
频率特征
普通雷达点目标几何微动模型
SAR雷达点目标几何微动模型
Load, Parse, Display
理论微多普勒频率
振动目标
自转目标
微多普勒时频分析
对象：回波信号 1.线性时频分析 短时傅里叶变化 STFT 加窗处理
雷达微多普勒效应分析与 特征提取
骆 宇 峰
目录
微多普勒效应 微多普勒理论模型 微多普勒时频分析 微多普勒特征提取 问题与难点
微多普勒效应
目标相对于雷达存在径向运动的同时，目标或目标上 的结构还伴随着微运动（振动、自转、旋动、翻滚）会在 雷达回波中的多普勒频移上引起额外的频率调制，即在多 普勒频率附近产生边带。这种微动对雷达回波的调制称为 微多普勒现象。
21 点 hanning 窗
81点 hanning 窗
255点 hanning 窗
微多普勒时频分析
2.双线性时频分 析
Wigner-Ville分布 伪Wigner-Ville分布
微多普勒时频分析
平滑伪Wigner-Ville分布 重排平滑伪Wigner-Ville分布ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
微多普勒特征提取
一.分离不同微动目标产生的回波信号 ---- 经验模态分解
（EMD）
（1）在整个数据段内，极值点的个数与过零 点的个数相等或相差最多不能超过一个 （2）在任意时刻，由局部极大值构成的上包 络和由局部极小值构成的下包络的平均值为 零。
两个旋转点目标时频图
EMD得到的IMF 和残量
IMF 1时频图
微多普勒特征提取
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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。
要分析并利用目标的微动特性，从微动目标雷达回波中提取出目标的微多普
勒特征信息，关键在于对微多普勒雷达回波信号瞬时频率的高精度估计。由于目
标微动具有时变性，所以由微动引起的微多普勒回波信号也具有时变、非平稳的
特点，它反映了多普勒频移的变化特性和瞬时特性，回波信号的频谱组合是作为
时间的函数而变化的。因此，目标微动特征的提取需要用时变信号处理方法，经
典时变信号分析方法是时频分析。作为时间和频率的二维函数，时频分析能够同
时对时间和频率成分进行细致分析，给出了信号在不同时间和不同频率处的能量
分布特性。
时频分析方法可分为线性时频变换和双线性时频变换。线性时频变换是由傅
里叶变换转化而来，最典型的是短时傅里叶变换（STFT）。双线性时频变换反映
的是信号能量的时频分布，典型形式是Wigner-Vaille分布（WVD）及其改进形
式Cohen类时频分布等。
2.1 短时傅里叶变换（STFT）
短时傅里叶变换基本思想是在信号傅里叶变换前乘上一个时间有限的窗函
数，并假定非平稳信号在分析窗的短时间间隔内是平稳的，然后沿时间轴移动窗
函数，计算出各个不同时刻的频谱，得到信号的时变特性。短时傅里叶变换关键
在于选择合适的窗函数，窗函数大小决定短时傅里叶变换的时间分辨率和频率分
辨率。选择较宽的窗，则频率分辨率较高，但时间分辨率差;选择较窄的窗，则
时间分辨率较高而频率分辨率较差。这类分析方法只能提供信号粗略的时频分
布，频谱扩展比较宽，分辨率低，优点是在对多信号进行分析时不会产生交叉干
扰项。
2.2 Wigner-Vaille分布（WVD）
Wigner-Vaille分布（WVD）是一种高分辨率的时频变换，避免了线性时频
分布中时间分辨率和频率分辨率的相互制约，能够更准确地反映时变微多普勒频
率特性及其局域联合时频信息。双线性WVD变换比其他线性变换有更好的联合
时频分辨率，但因其双线性性质，对于多分量信号存在严重的交叉项干扰的问题。
2.3 Cohen类时频分布
Leon Cohen提出一种对通过核函数对Wigner-Vaille分布（WVD）进行平滑
的时频分析方法Cohen类。Cohen类既保持了高时频分辨率有大大地减小了交叉
项干扰。通过选择不同的核函数，就可得到不同性能的时频分布。
3.微多普勒技术应用
基于雷达目标的微多普勒特征，微多普勒技术在军、民用方面将存在广阔的
应用前景。从目前国内外研究现状来看，雷达微多普勒技术应用主要集中在以下
几方面：
（1）空间、空中及地面目标分类和识别
基于目标的微动特性，对空间碎片的大小、数量、分布及轨迹的探测和分类
识别有助于人造卫星的运行和航天测绘;可对弹道导弹弹头和诱饵进行真假目标
的识别，对炮弹落点进行精确估计;依据不同的外形结构及运动特性对各种飞机
和直升机进行分类识别;依据不同发动机所引起的车身振动分类识别各型坦克、
装甲车、汽车等。
（2）微弱目标的探测和识别
微弱目标信号常常会被淹没在背景杂波中，然而基于微多普勒效应，可以从
中检测出微弱目标信号。例如，对生物目标心脏跳动及呼吸时胸腔运动或喉部的
振动的探测以及从高海杂波背景中检测出航海浮标和漂浮的冰块等微弱海面目
标，对其进行识别分类可应用于军事侦察和灾害救援领域。对桥梁振动的检测也
有助于桥梁健康监测，为桥梁的维护和寿命的延长提供帮助。
（3）生物目标的运动识别
生物目标的运动识别，微多普勒效应在人的个体识别、生物医学、运动医学、
医学诊断、物理疗法和康复医学有重要的意义。依据鸟类的尺寸和扑翼的频率可
以用时变多普勒谱带宽来分辨鸟的种类。其他生物目标如四足动物的运动模式和
特性的研究在分类识别和计算机图形学与动画制作领域有重大价值。