【摘 要】
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针对基于完备总体经验模态分解(CEEMDAN)的微多普勒特征提取算法存在本征模态函数(IMF)残留噪声多、信号信息出现晚的缺点,提出基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMDAN)的进动目标微多普勒特征提取的方法.该方法以ICEEMDAN将目标信号分解为IMF,对IMF进行希尔伯特谱分析,从得到的希尔伯特谱中提取出目标的进动周期.仿真结果表明,该方法能有效地克服CEEMDAN算法在特征提取中的缺陷,能够更快、更准确地提取出进动目标微多普勒特征.
【机 构】
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国防科技大学电子对抗学院,安徽合肥230031
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针对基于完备总体经验模态分解(CEEMDAN)的微多普勒特征提取算法存在本征模态函数(IMF)残留噪声多、信号信息出现晚的缺点,提出基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMDAN)的进动目标微多普勒特征提取的方法.该方法以ICEEMDAN将目标信号分解为IMF,对IMF进行希尔伯特谱分析,从得到的希尔伯特谱中提取出目标的进动周期.仿真结果表明,该方法能有效地克服CEEMDAN算法在特征提取中的缺陷,能够更快、更准确地提取出进动目标微多普勒特征.
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