[发明专利]基于微多普勒效应的微动目标特征提取方法

摘要

本发明提出一种基于微多普勒效应的微动目标特征提取方法，首先通过引入HHT到微动目标特征提取中，针对HHT在特征提取的模态混叠的问题，提出了基于降采样EMD的HHT算法，通过对原始信号的降采样后得到的多组数据进行加噪EMD分解并求和平均，从而有效解决了HHT在振动目标特征提取中的图谱模式混叠问题，不仅抑制了原始信号的噪声，提高信噪比，还降低了多组数据的EMD运算复杂度，大大减少运算量，提高运算速度，达到了比较好的微多普勒特征提取效果。在通过综合传统时频分析方法和改进的HHT算法的优势，提出了基于改进的HHT的微多普勒特征参数提取模型，在模型中通过加入谱图峰值估计法，对传统时频分析谱图中的分辨率问题进行了改进和改善，作为HHT特征提取的辅助手段，达到提高振动目标特征提取的准确性和实用性要求。

主权项

1.一种基于微多普勒效应的微动目标特征提取方法，其特征在于该方法主要包括以下阶段和步骤：     阶段1：（1）将原始振动目标微多普勒数据进行降采样的EMD分解；    （2）对得的多组IMF进行整体平均，得到供阶段2处理的IMF；     阶段2：     （1）将阶段1得到的IMF分别进行Hilbert变换，求得相应的Hilbert时频谱；    （2）对时频谱估算微动目标的平动速度、微动幅值、微动频率等特征参数；    （3）将阶段1中的IMF进行传统时频变换（STFT、WVD、SPWVD等），得到时频分布；    （4）将相应时频分布图进行峰值谱图估计；    （5）对峰图谱值估计图进行微动目标的平动速度、微动幅值、微动频率等特征参数，作为（2）的参数估计补充。