基于S-Method時頻特征分解的高頻雷達(dá)機動目標(biāo)信號處理.pdf

1、高頻雷達(dá)系統(tǒng)在國家的經(jīng)濟(jì)和防御事業(yè)中發(fā)揮著舉足輕重的作用。該雷達(dá)系統(tǒng)的研究尤其是核心信號處理技術(shù)的研究受到各國研究學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文從預(yù)研角度出發(fā)，針對目前高頻雷達(dá)機動目標(biāo)信號處理這一難點及熱點問題進(jìn)行了較深入的研究，并提出了一種新的基于S-Method時頻特征分解的機動目標(biāo)信號處理算法。
　　首先，本文對經(jīng)典的非平穩(wěn)信號處理方法，即時頻分析方法，如短時傅立葉變換和魏格納分布進(jìn)行了概括性介紹，包括其定義、各主要性質(zhì)，并分別給出了

2、各方法的信號處理實驗。在此基礎(chǔ)上，引出了另一種新的時頻分布S-Method。在給出S-Method的定義后，對S-Method與前兩種時頻分析之間的關(guān)系給出了論證，并就其線性性質(zhì)和高時頻分辨性進(jìn)行了重點分析。S-Method的相關(guān)理論為后面的章節(jié)提供了理論基礎(chǔ)。
　　其次，本文提出了時頻特征分解的概念和方法。從魏格納分布反變換的結(jié)果中，本文得到了基于魏格納分布的時頻特征分解的概念。時頻特征分解在信號處理過程上可以總結(jié)為，通過時頻分

3、析構(gòu)造R矩陣，繼而對R矩陣進(jìn)行特征分解；其結(jié)果在物理上可以理解為，待處理信號受調(diào)制而張成一個P維信號空間。利用魏格納分布與S-Method之間的近似關(guān)系，建立了基于S-Method的時頻特征分解方法。而S-Method的線性性質(zhì)使多分量信號的時頻特征分解成為可能。文中對多信號分量情況下各信號分量間的時頻特征分解空間相互作用問題給出了重點討論。
　　作為研究的主要目的，本文提出了基于S-Method時頻特征分解的高頻雷達(dá)機動目標(biāo)信號

4、處理算法。在該算法中，我們利用信號的時頻特征分解空間進(jìn)行目標(biāo)信號的匹配檢測。雖然信號的時頻特征分解空間必然受到噪聲的污染，但是對該信號處理算法的理論分析表明其仍可以看成是匹配濾波從單頻信號空間到一般調(diào)頻信號空間的推廣。為了在強雜波背景下的進(jìn)行機動目標(biāo)信號的檢測，文中根據(jù)多分量信號的時頻特征分解原理給出了相應(yīng)的算法設(shè)計。
　　最后，我們對提出的高頻雷達(dá)機動目標(biāo)信號處理算法給出了仿真分析。在仿真實驗中，我們考慮了做不同機動運動的目標(biāo)，