对空毫米波辐射计信号处理

论文摘要

本课题为“对空毫米波辐射计信号处理”,研究了对低空直升机进行探测识别的问题。通过对辐射计体制的分析建立了输出信号模型,在数字信号处理理论和小波分析理论的基础上,对数据预处理和特征提取方案进行了仿真和研究。本文主要内容如下:(1)介绍了交流全功率辐射计的工作原理,概述了对空金属目标探测的94GHz辐射计技术指标,并建立了辐射计输出端信号模型。(2)介绍了FFT降噪和小波降噪方法的各自特点,并通过各种方法处理后的降噪效果的对比分析,选择了相对较好的降噪方法来实现信号预处理。(3)通过旋翼特征提取来确定直升机型号,并通过对各种特征提取方法的分析,确定了适合本课题的特征提取方法来判别直升机位置。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 毫米波基础理论及其特点
• 1.3 毫米波辐射计
• 1.4 本文的主要工作
• 2 毫米波辐射计对空目标探测信号模型
• 2.1 毫米波辐射计系统
• 2.2 目标辐射特性分析
• 2.3 辐射计理想输出信号模型
• 2.3.1 天线温度数学模型
• 2.3.2 目标辐射面积分析
• 2.3.3 辐射计理想输出信号模型
• 2.4 辐射计实际输出信号模型
• 2.4.1 辐射计噪声分析
• 2.4.2 辐射计实际输出信号模型
• 3 目标信号预处理
• 3.1 小波分析在信号降噪中的应用
• 3.2 小波分析信号降噪方法
• 3.2.1 小波分析基本理论
• 3.2.2 小波降噪原理
• 3.3 小波函数的选取
• 3.3.1 小波函数的选择原则
• 3.3.2 选取合适的小波函数
• 3.4 信号的阈值去噪
• 3.4.1 阈值函数
• 3.4.2 传统阈值的选取准则
• 3.4.3 传统阈值方法降噪
• 3.4.4 全局阈值降噪和分层阈值降噪
• 3.4.5 新阈值降噪
• 3.5 FFT在信号降噪中的作用
• 3.6 信号预处理方法的比较与选择
• 4 目标信号的特征提取与识别
• 4.1 直升机型号识别
• 4.2 直升机目标特征提取
• 4.2.1 基于小波分解的模极大值特征提取
• 4.2.2 基于小波分解的能量特征提取
• 4.2.3 基于小波包分解的熵特征提取
• 4.2.4 依据适应性小波网络的特征提取
• 4.3 特征提取方法的比较与选择
• 5 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 附录 I: 两种直升机在不同高度下的机体辐射面积
• 附录 II: 两种直升机在不同高度下的旋翼辐射面积