张群,
罗迎,
李开明
①.空军工程大学信息与导航学院 ??西安 ??710077
②.信息感知技术协同创新中心 ??西安 ??710077
基金项目:国家自然科学基金（61631019，61471386），陕西省青年科技新星计划项目（2016KJXX-49）
详细信息
作者简介:何其芳(1993–)，女，陕西西安人，现为空军工程大学信息与导航学院硕士研究生，研究方向为雷达信号处理与目标识别。E-mail: qifanghe@163.com
张群：张 ? 群(1964–)，男，陕西合阳人，现为空军工程大学信息与导航学院教授，博士生导师，IEEE Senior Member，研究方向为雷达信号处理、雷达成像与目标识别。E-mail: zhangqunnus@gmail.com
罗迎：罗 ? 迎(1984–)，男，湖南益阳人，现为空军工程大学信息与导航学院副教授，博士生导师，研究方向为雷达信号处理、雷达成像。E-mail: luoying2002521@163.com
李开明(1982–)，男，山西应县人。现为空军工程大学信息与导航学院讲师，研究方向为雷达成像及目标识别。E-mail: likaiming1982@163.com
通讯作者:何其芳 ? qifanghe@163.com
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出版历程
收稿日期:2017-07-07
修回日期:2017-09-01
A Sinusoidal Frequency Modulation Fourier-Bessel Transform and its Application to Micro-Doppler Feature Extraction
He Qifang,,Zhang Qun,
Luo Ying,
Li Kaiming
①. Information and Navigation College, Air Force Engineering University, Xi’an 710077, China
②. Collaborative Innovation Center of Information Sensing and Understanding, Xi’an 710077, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (61631019, 61471386), The Youth Science and Technology New Star Project of Shaanxi Province (2016KJXX-49)
摘要
摘要:针对微动目标特征提取问题，该文提出了一种正弦调频Fourier-Bessel变换(Sinusoidal Frequency Modulation Fourier-Bessel Transform, SFMFBT)，并基于SFMFBT提出了一种雷达目标微动频率的精确提取方法。首先给出了SFMFBT的定义，分析了变换的相关性质，并通过频率提取误差分析给出了一种修正方法，最后讨论了离散信号处理中的若干问题。相比于傅里叶-贝塞尔变换，SFMFBT将k分辨率参数引入Bessel函数基，克服了其对应频率不可细分的缺陷，并且通过误差分析提高了信号分解精度，从而将Bessel函数基引入特征提取领域，拓展了其应用范围。仿真结果表明该方法同样适用于微动群目标频率提取与回波分离重构，且在SNR>0 dB条件下具有较好的鲁棒性。
关键词:微多普勒/
特征提取/
群目标/
正弦调频Fourier-Bessel变换(SFMFBT)
Abstract:In this paper, a Sinusoidal Frequency Modulation Fourier-Bessel Transform (SFMFBT) is proposed for micro-Doppler (m-D) target feature extraction. Initially, the definition of SFMFBT is given, and then, some of its properties are analyzed. A method to reduce frequency extraction error is then introduced based on error analysis. Finally, some issues in the frequency extraction of discrete signals are discussed. After comparing with the values of Fourier-Bessel Transform (FBT), SFMFBT introduces the parameter k-resolution into the kernel function of FBT so that accuracy of the signal decomposition is distinctly improved. In addition, from the error analysis in SFMFBT, Bessel-based signal decomposition methods can be used for feature extraction, whose application scope is extended. Simulation results verify the effectiveness of the proposed method for a group m-D target and also verifies its robustness when SNR>0 dB.
Key words:Micro-Doppler effect (m-D effect)/
Feature extraction/
Group target/
Sinusoidal Frequency Modulation Fourier-Bessel Transform (SFMFBT)
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