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1、(10)申请公布号 CN 103344947 A (43)申请公布日 2013.10.09 CN 103344947 A *CN103344947A* (21)申请号 201310217013.X (22)申请日 2013.06.04 G01S 7/41(2006.01) (71)申请人 四川大学 地址 610065 四川省成都市武侯区一环路南 一段 24 号 (72)发明人 李智 彭明金 王强 (54) 发明名称 基于微多普勒效应的微动目标特征提取方法 (57) 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。
2、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。
3、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。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 3 页 附图 1 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书3页 附图1页 (10)申请公布号 CN 103344947 A CN 103344947 A *CN103344947A* 1/2 页 2 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。
4、 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。 2. 根据权利要求 1 所述的基于微多普勒效应的微动目标特征提取方法， 其中降采样 EMD 。
5、算法其特征在于如下步骤 ： （1） 降采样 ： 对原始信号数据进行等间隔的降采样， 可以得到组具有较低采样 率的数据 ； （2） 加噪声 ： 分别为每组较低采样率的数据添加一定强度的高斯白噪声， 且添加 的白噪声互不相同 ； （3） EMD 分解 ： 对 （2） 中得到的添加有白噪声的个序列分别进行 EMD 分解， 进 而得到相应的 IMF 分量； （4） 求和平均 ： 根据 （3） EMD 分解后的多组 IMF， 进行相应的求和， 并得其平均值， 计算结 果作为原始信号的 IMF 分量， 公式如下所示 ： 。 3. 根据权利要求 1 所述的基于微多普勒效应的微动目标特征提取方法， 其中所述的。
6、峰 图谱值估计算法其特征在于如下描述 ： 谱图峰值估计法就是利用瞬时频率能代表谱图峰值位置的特点， 进行的目标瞬时频率 提取， 谱图峰值估计的公式如下所示 ： 式中，为传统时频分析得到的时频变换数据， 为矩阵 ； 于是， 可以得到微多普勒频率的表达式如下 ： 其中表示目标平动的多普勒频移， 可以得到一个的微多普勒频率矩阵表示， 权 利 要 求 书 CN 103344947 A 2 2/2 页 3 假设微多普勒信号的时长为， 于是对于时刻的微多普勒频率， 可以根据对微多普勒频 率矩阵求（取整） 值， 进而读取相应列的值就可以得到相应的微多普勒频率 ； 具体步骤如下 ： （1） 根据时频分布矩阵，。
7、 提取时刻的对应取得最大值时的纵 坐标值， 得到的纵坐标值就是微多普勒频率值； （2） 提取所有时刻点的微多普勒频率， 并存入的频率矩阵； （3） 提取振动目标的振动周期， 根据微多普勒频率振动曲线， 提取连续出现的最大峰值 点， 并得到相应时间间隔， 即为振动周期 ； （4） 如果振动目标值存在相应的微小振动时， 这时微多普勒频率的最大和最小值绝对 值相等， 符号相反， 如果振动目标不仅存在微小振动， 还存在体运动时， 微多普勒频率的最 大最小值不再大小相等， 符号相反， 而是在进行相应的上移或下移， 其中它的移动量即为振 动目标的体平移速度， 因此我们有，, 其振动目标的体 平移速度为 ：。
8、 。 权 利 要 求 书 CN 103344947 A 3 1/3 页 4 基于微多普勒效应的微动目标特征提取方法 技术领域 0001 本发明涉及一种微多普勒效应的微动目标特征提取方法， 适用于非接触的目标检 测和识别领域。 背景技术 0002 当探测器与被测目标间存在相对运动时便会产生多普勒频移 , 此现象称为多普 勒效应。 除相对运动外， 目标自身还有其他运动如直升飞机螺旋桨的转动， 轮船上旋转的雷 达天线等小幅振动或转动。由自身的附加运动引起的信号频率的展宽现象， 即微多普勒效 应。表现在频谱上就是存在频谱旁瓣或展宽， 这种旁瓣或展宽表征了微动目标本身特有的 参数数据， 如反映了目标的电。
9、磁特性、 几何机构和运动特征， 为目标特征提取和目标识别提 供了新的途径。 V.C.Chen对点散射体的振动和刚体目标的旋转所产生的微多普勒进行了微 动建模、 理论推导和仿真技术， 给出了四种单一微动 （振动、 旋转、 翻转和锥旋） 的微多普勒 时频特征， 并从以下雷达实验数据中成功提取出相应的微多普勒时频特征。 0003 基于微多普勒效应的目标探测可以帮助人们完成复杂环境的判断和分析， 为微动 动目标的快速探测和精确识别提供有力保障。 基于激光微多普勒效应的振动目标识别的前 提是回波信号的特征参数的精确提取。在现在的微多普勒特征提取中， 大部分使用的传统 的时频分析方法， 比如短时傅里叶变换。
10、、 WVD、 SPWVD 等， 这些时频分析方法存在时域和频域 的分辨率问题或者核函数的选择问题， 对于微多普勒的特征提取存在很大的缺陷， 因此需 要一种更好的微多普勒特征提取的方法， 能够很好的对微多普勒特征参数进行提取。 发明内容 0004 该发明的目的是克服传统时频分析方法在微多普勒特征提取中的不足， 提出基于 降采样 EMD 的希尔伯特黄变换 （HHT） 和峰图谱值的微多普勒特征提取模型。 0005 该发明首先通过引进HHT到微多普勒的特征中， HHT由EMD和Hibert变换两部分， 由于 EMD 存在模式混叠问题， 对其进行改进， 得到基于降采样 EMD 的 HHT。通过对微多普勒。
11、 信号进行降采样， 得到多种的微多普勒数据， 然后分别多每组数据添加相应的高斯噪声和 EMD 变换， 最后进行求和平均， 得到微多普勒信号的本征模态函数 （IMF） 。再分别对本征模 态函数 （IMF） 进行 Hilbert 谱分析以及传统时频变换加谱图峰图谱值估计， 进而对微多普 勒特征参数进行估计和提取。 附图说明 0006 图 1 是本发明的基于降采样 EMD 的 HHT 和峰值谱图估计的微多普勒特征提取模型 图 ； 图 2 是本发明的改进的降采样 EMD 计算流程图。 具体实施方式 说 明 书 CN 103344947 A 4 2/3 页 5 0007 所述的基于改进的降采样EMD的H。
12、HT和峰值谱图估计的微多普勒特征提取方法描 述如下 ： 输入 : 采集得到的微多普勒数据 ; 输出 : 基于微多普勒的振动目标的平动速度、 微动幅值、 微动频率等特征参数 ； 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。 0008 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 （。
13、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。 0009 所述的降采样 EMD 的算法描述如下 ： (1) 降采样 ： 对原始信号数据进行等间隔的降采样， 可以得到组具有较低采样 率的数据 ； (2) 加噪声 ： 分别为每组较低采样率的数据添加一定强度的高斯白噪声， 且添 加的白噪声互不相同 ； (3 EMD 分解 ： 对 （2） 中得到的添加有白噪声的个序列分别进行 EMD 分解， 进 而得到相应的 IMF 分量； 。
14、(4)求和平均 ： 根据 （3） EMD分解后的多组IMF， 进行相应的求和， 并得其平均值， 计算结 果作为原始信号的 IMF 分量。公式如下所示 ： 所述的峰图谱值估计算法描述如下 ： 谱图峰值估计法就是利用瞬时频率能代表谱图峰值位置的特点， 进行的目标瞬时频率 提取。谱图峰值估计的公式如下所示 ： 式中，为传统时频分析得到的时频变换数据， 为矩阵 ； 于是， 可以得到微多普勒频率的表达式如下 ： 说 明 书 CN 103344947 A 5 3/3 页 6 其中表示目标平动的多普勒频移， 可以得到一个的微多普勒频率矩阵表示。 假设微多普勒信号的时长为， 于是对于时刻的微多普勒频率， 可以。
15、根据对微多普勒频 率矩阵求（取整） 值， 进而读取相应列的值就可以得到相应的微多普勒频率。 0010 具体步骤如下 ： （1） 根据时频分布矩阵， 提取时刻的对应取得最大值时的纵 坐标值， 得到的纵坐标值就是微多普勒频率值； （2） 提取所有时刻点的微多普勒频率， 并存入的频率矩阵； 3） 提取振动目标的振动周期， 根据微多普勒频率振动曲线， 提取连续出现的最大峰值 点， 并得到相应时间间隔， 即为振动周期 ； 4） 如果振动目标值存在相应的微小振动时， 这时微多普勒频率的最大和最小值绝对值 相等， 符号相反。如果振动目标不仅存在微小振动， 还存在体运动时， 微多普勒频率的最大 最小值不再大小相等， 符号相反， 而是在进行相应的上移或下移， 其中它的移动量即为振动 目标的体平移速度。 因此我们有，,其振动目标的体平 移速度为 ： 。 说 明 书 CN 103344947 A 6 1/1 页 7 图 1 图 2 说 明 书 附 图 CN 103344947 A 7 。