<雷达微多普勒特征处理与应用> 随书补充代码 作者 Victor C. Chen David Tahmoush

在振动目标的激光微多普勒信号分析中，基于联合时频谱的分析方法为目标的检测、分类和识别提供有用信息，得到广泛运用。对于一般非线性和非平稳信号，传统的时频分析方法能有效地提取信号特征，但在强背景噪声和弱调制信道条件下，具有很大局限性。引入希尔伯特-黄变换(HHT)作为一种新的微多普勒信号分析方法，分析在强背景噪声和弱调制等信道下，HHT在微多普勒信号中的特征提取。通过Matlab软件仿真，与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)比较，证明了HHT在微多普勒信号分析和特征提取中的有效性。

雷达目标微多普勒效应研究概述

matlab中微多普勒代码处理摆运动的IMU 说明和运行方式 这是一个处理MetaMotionR IMU传感器数据的Matlab库，该代码用于读取和处理来自IMU的测得的线性加速度和四元数。 运行main.m文件以显示预处理以及与测得的摆运动相对应的无漂移速度和位移。 您可以在两个csv文件上测试此代码。 这些文件包含记录的四元数和摆实验的线性加速度。 只需运行main.m文件，系统将提示您两次选择csv文件。 第一次，您应该选择一个包含线性加速度数据的数据。 第二次，选择包含四元数数据的数据。 文件说明 该项目具有以下文件： ：这是要运行的主要文件。 ：此文件具有旨在裁剪时间序列数据的MATLAB函数。 ：此文件具有标准化旋转加速度的功能。 ：此文件具有可以调用的绘图功能。 进行此功能是为了减少代码的使用范围。 ：此文件具有preprocess()函数，该函数读取原始线性加速度和四元数数据。 通过使用从四元数计算出的欧拉角，它将线性加速度旋转到参考系。 ：该文件负责消除速度的漂移和从旋转的线性加速度计算出的位移。 此文件中实现的算法是this和this可用的算法的修改版本。 上述链接

基于Gabor变换的微动目标微多普勒分析与仿真

关于旋翼的微多普勒分析的文章，供大家学习参考。

目标微动特性和微多普勒特征分析在真假目标识别方面发挥了重要作用。由于微动目标雷达回波具有非线性、多分量性等特征,需要相应的具有高分辨力、低交叉项、大的动态范围的分析工具,才能较好地揭示目标微多普勒特征。稀疏分解方法中的匹配追踪(MP)具有频域高分辨能力,对于信号细微特征提取具有很好的效果。研究了基于匹配追踪的微多普勒频率估计问题,该方法可以准确提取出目标微多普勒频率,为后续的目标识别提供了重要的依据。

基于MIMO雷达系统,建立了单频信号体制下目标部件旋转、振动的微多普勒效应的数 学模型。与传统单基雷达系统相比,当选取的观测雷达组合不同时,得到的旋转微多普勒正弦 曲线的幅值、初始相位均不相同,而振动微多普勒正弦曲线的初始相位不变,只有幅值改变。仿 真实验验证了理论分析的结果,从而为MIMO雷达系统的微动特征提取及目标识别提供了理论 依据。

OFD-LFM MIMO雷达中目标部件振动的微多普勒效应分析

基于最优核时频分布的装甲车辆微多普勒特征分析