系统工程与电子技术

作者：杨磊, 孙卫天, 毛欣瑶, 夏亚波, 桑婧隺

单位：1. 中国民航大学电子信息与自动化学院, 天津 300300；2. 天津港远航国际矿石码头有限公司, 天津 300452

关键词：雷达鸟类目标探测,微多普勒特征,短时傅里叶变换,广义高斯分布,贝叶斯学习

基金：国家自然科学基金(62271487)

针对传统恒虚警率(constant false-alarm rate, CFAR)方法难以探测鸟类目标的问题, 提出一种基于时频(time-frequency, TF)域鸟类目标微多普勒贝叶斯增强算法。首先, 以鸟类目标扑翼模型为基础, 建立雷达回波信号及微多普勒模型。其次, 考虑短时傅里叶变换(short-time Fourier transform, STFT), 对回波信号进行时频分析。针对STFT加窗操作影响分辨率及其对杂波敏感的问题, 引入广义高斯分布对先验自适应建模, 在贝叶斯推理方式下实现时频域微多普勒特征增强。考虑到目标非多普勒特征非平滑, 后验分布计算困难, 提出用近端未调整朗之万算法(proximal unadjusted Langevin algorithm, P-ULA)进行高效求解。仿真及实测实验数据表明, 所提算法不仅能够有效抑制背景噪声, 而且可以在一定程度上保留微多普勒特征的连续性。

来源：2024年第2期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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