激光微多普勒效应特征提取的方法研究

论文摘要

寻找一种分析弱的时变非平稳信号的有效方法,提取微弱振动信号的微多普勒效应,成为现代激光雷达弱信号研究的热点之一。本论文主要研究采用多种特征提取方法对激光微多普勒信号进行时-频分析、多尺度分析和相关变换技术。主要内容包括:1、以时-频分析作为分析时变非平稳信号的有力工具,清楚地为我们描述了信号频率随时间变化的关系。利用几种基本的时频分析方法:短时傅立叶变换,Wigner-Ville分布和Choi-Williams分布对实验数据进行处理,提取目标的微多普勒效应,并对实验结果进行讨论、分析。2、小波分析在时域和频域都有很高的分辨率,能有效提取信号的局部信息,采用多尺度分析对微多普勒信号进行预处理,消除杂乱噪声信号,结果表明多尺度分析对信号特征提取非常有效。3、利用相关分析技术,把信号分别进行自相关运算和互相关运算,有效提取微多普勒特征信息;把多尺度分析作为数据预处理方法和相关分析技术联合使用,提高了数据分析和处理的效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 本文的主要内容
• 2 激光微多普勒效应的原理
• 2.1 引言
• 2.2 微多普勒效应概念的引入
• 2.2.1 多普勒频移
• 2.2.2 微多普勒效应
• 2.3 实验原理
• 2.4 小结
• 3 激光微多普勒效应特征的时-频分析
• 3.1 引言
• 3.2 时频分析的基本概念
• 3.2.1 不确定原理
• 3.2.2 解析信号
• 3.2.3 瞬时频率
• 3.3 短时傅立叶变换（STFT）分析
• 3.3.1 基本原理
• 3.3.2 实验结果及分析
• 3.4 WIGNER-VILLE分布分析
• 3.4.1 Wigner 分布的基本原理
• 3.4.2 实验结果及分析
• 3.5 CHOI-WILLIAMS 分布分析
• 3.5.1 Choi-Williams 基本原理
• 3.5.2 实验结果及分析
• 3.6 小结
• 4 激光微多普勒效应特征的小波分析
• 4.1 引言
• 4.2 一维小波分析
• 4.2.1 小波的定义
• 4.2.2 连续小波变换
• 4.2.3 离散小波变换
• 4.3 多尺度分析及其快速算法
• 4.3.1 多尺度分析的描述
• 4.3.2 多尺度分析在激光微多普勒信号中的应用原理
• 4.4 实验结果及分析
• 4.5 小结
• 5 激光微多普勒效应特征的相关分析技术
• 5.1 引言
• 5.2 相关关系
• 5.3 信号的自相关函数
• 5.3.1 连续信号的自相关函数
• 5.3.2 离散信号的自相关函数
• 5.4 信号的互相关函数
• 5.4.1 连续信号的互相关函数
• 5.4.2 离散信号的互相关函数
• 5.5 相关分析技术在微多普勒效应中的应用原理
• 5.6 实验结果及分析
• 5.7 小结
• 6 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录：攻读学位期间发表的论文目录