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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要：本发明提供了一种毫米波雷达微动参数估计方法，具体步骤如下：S1、利用延时互相关处理算法，实现微多普勒信号在雷达低脉冲重复频率下的解模糊处理，得到无模糊的微多普勒信号；S2、利用VMD‑HHT算法获得微多普勒信号的高分辨希尔伯特谱；S3、提取希尔伯特谱中各微动正弦分量的峰值轮廓；S4、测量平均周期并估计微动频率；S5、测量最大频移频率；S6、估计微动幅度。本发明利用VMD‑HHT方法能够较为准确地实现微动频率和幅度的估计，相比传统的联合时频分析方法具有更高的时频分辨率。
主权项：1.一种毫米波雷达微动参数估计方法，其特征在于，具体步骤如下：S1、利用延时互相关处理算法，实现微多普勒信号在雷达低脉冲重复频率下的解模糊处理，得到无模糊的微多普勒信号；S2、利用VMD-HHT算法获得微多普勒信号的高分辨希尔伯特谱；S3、提取希尔伯特谱中各微动正弦分量的峰值轮廓；具体方法如下：S31、观察希尔伯特谱中具有不同相位的正弦分量的个数，以此作为旋翼的叶片数nb；S32、对每一个分量分别提取峰值轮廓： 式中fki表示第i时刻第k个叶片对应的最大瞬时频率，Peak·表示求极大值，Hv:,i表示希尔伯特谱矩阵的第i列；S4、测量平均周期并估计微动频率，具体如下：S41、从希尔伯特谱中描点测量各分量的平均周期S42、进一步用下式计算微动频率，计算结果fr0作为微动频率的估计结果： S5、测量最大频移频率，具体如下：S51、观察希尔伯特谱中各正弦分量并找出其中振幅最大的分量；S52、从微动信号的希尔伯特谱中获取相对应正弦分量的最大频移量，记为fmb；S6、估计微动幅度，具体如下：S61、微多普勒频移与微动幅度的关系估计叶片长度为： 其中，ξ0表示旋转初相，l0为叶片长度，k表示旋翼上的第k个叶片，λ＝cfc为发射信号波长；χ为延时互相关处理算法的收缩比例；S62、叶片长度与正弦分量的最大幅值大小成正比关系，而该幅值大小即为步骤S5中所述最大频移量fmb；因而叶片长度的估计值l0由下式给出：
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