【摘 要】
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针对多旋翼无人机目标的识别问题,提出一种基于伽柏(Gabor)变换的瞬时频率估计与快速傅里叶变换(FFT)相结合的微多普勒特征提取算法。首先建立多旋翼无人机旋翼回波模型,并通
【机 构】
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中国科学院电子学研究所微波成像技术国家重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0822400)资助
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针对多旋翼无人机目标的识别问题,提出一种基于伽柏(Gabor)变换的瞬时频率估计与快速傅里叶变换(FFT)相结合的微多普勒特征提取算法。首先建立多旋翼无人机旋翼回波模型,并通过仿真分析叶片数目、旋翼转速和初始相位等参数对微多普勒特征的影响,利用Gabor变换得到时频特征。在此基础上通过瞬时频率极大值法提取微多普勒频率,并对瞬时频率采用FFT提取旋翼数和转动频率,从而获得叶片长度估计值。实测数据验证了该算法较为准确地提取无人机的微多普勒参数。
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