系统工程与电子技术

作者：周毅恒, 杨军, 夏赛强, 吕明久

单位：空军预警学院, 湖北 武汉 430019

关键词：旋翼目标,微多普勒,时频分析,深度学习,逆Radon变换,黄金分割法,参数估计

逆Radon变换以其精度高、抗噪性能好的优点常用于微动信号的参数估计, 但是当旋翼类目标微动信号存在闪烁现象时, 该方法失效。针对此问题, 提出一种闪烁现象下的微动参数估计方法。首先, 建立基于线性调频信号的单旋翼直升机雷达回波散射点模型, 分析闪烁现象下回波的微动特性。其次, 通过去噪卷积神经网络(denosing convolutional neural network, DnCNN)结构分别训练去噪网络和去闪烁网络, 消除旋翼目标回波时频图中存在的噪点、闪烁带和零频带, 得到余弦包络特征增强的微动信号时频图。最后, 针对传统逆Radon变换使用遍历法搜索微动参数, 存在运算量较大的问题, 因此采用黄金分割法对搜索过程进行改进, 提升参数估计速度, 最终完成对旋翼目标微动参数的估计。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。

来源：2022年第1期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

查看系统工程与电子技术杂志2022年第1期