非平稳环境下雷达回波信号分离方法研究

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非平稳信号的检测分离是信号处理领域中的热点问题。海杂波背景下的小目标检测是非平稳环境中信号检测分离的一个典型的应用场景。海面小目标的检测在海上作业、船舶导航和海情监视等方面都具有重要的意义。本文针对非平稳雷达回波信号,研究了时频分析和经验模态分解等多种非平稳信号分离方法,并以实测海杂波数据实现了信号的检测、分离。具体研究内容如下:系统总结了非平稳信号处理方法。将目前常用的非平稳信号处理方法分为统计方法和非统计方法,研究讨论了多类常用方法的性能和特点。研究了Wigner-Hough变换、分数阶Fourier变换等时频分析方法,提出了基于图像特征融合的Wigner-Ville分布交叉项抑制方法。与前面两种信号分离方法进行了对比实验,验证了本新方法在抗噪声和交叉项抑制方面的优势。在海杂波数据中测试其信号分离性能,证明其实用性。研究了经验模态分解、整体平均经验模态分解和二维经验模态分解等信号分离方法及其工程实现关键技术。实验分析了经验模态分解和整体平均经验模态分解在高海情和低海情下的信号分离效果,讨论了二维经验模态分解在时间-距离单元二维数据上的信号分析性能。研究了海杂波背景下的弱信号检测问题。联合海杂波数据在时间、距离单元和多普勒三方面的信息,建立了海杂波数据立方体模型,提出基于恒虚警检测的三维信号检测方法。实验结果表明,该方法能正确地检测目标,并可以粗略估计目标运动参数。实测数据实验表明,该检测方法能有效地检测出低信杂比下的弱目标。
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