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基于Gabor-PWVD变换的进动目标微多普勒分析及仿真(2014年)

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简介:
本文提出了一种基于Gabor-PWVD变换的方法,用于详细分析和模拟具有微多普勒效应的进动目标信号。 为了获得更好的微多普勒进动信号的时频分析结果,我们采用了一种基于Gabor-PWVD(伪维格纳分布)的联合时频分析算法来处理这些信号。此方法首先对进动信号进行Gabor变换和PWVD变换,并得到两个数组;然后将这两个数组点乘在一起,当两者都包含有效信号项时会产生非零结果,而PWVD中的交叉项在对应的Gabor变换区域中没有值,因此其点乘结果为零。仿真结果显示:这种基于Gabor-PWVD的联合分析方法不仅避免了不合逻辑的交叉项出现,还能生成聚集性较好的时频分布图。此外,通过Hough变换对得到的Gabor和Gabor-PWVD时频图进行周期特征参数提取,并将这些值与理论预期进行了对比。

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客服
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  • Gabor-PWVD仿(2014)
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    本文提出了一种基于Gabor-PWVD变换的方法,用于详细分析和模拟具有微多普勒效应的进动目标信号。 为了获得更好的微多普勒进动信号的时频分析结果,我们采用了一种基于Gabor-PWVD(伪维格纳分布)的联合时频分析算法来处理这些信号。此方法首先对进动信号进行Gabor变换和PWVD变换,并得到两个数组;然后将这两个数组点乘在一起,当两者都包含有效信号项时会产生非零结果,而PWVD中的交叉项在对应的Gabor变换区域中没有值,因此其点乘结果为零。仿真结果显示:这种基于Gabor-PWVD的联合分析方法不仅避免了不合逻辑的交叉项出现,还能生成聚集性较好的时频分布图。此外,通过Hough变换对得到的Gabor和Gabor-PWVD时频图进行周期特征参数提取,并将这些值与理论预期进行了对比。
  • Doppler_3.zip_doppler__仿_散射点仿
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    Doppler_3.zip是一款用于动目标微多普勒效应仿真的软件包,内含针对散射点进动现象的详细模拟工具。 基于MATLAB的进动目标点散射模型微多普勒信息仿真。
  • 距离算法仿
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    本研究探讨了目标距离-多普勒算法的特性与效能,通过详尽的仿真试验对其性能进行了深入分析。 在MATLAB环境下进行距离多普勒算法仿真以实现SAR成像的模拟。
  • EMD和SPWVD信号
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    本研究提出了一种结合经验模态分解(EMD)与短时平稳小波振幅分布(SPWVD)的方法,用于深入分析振动目标产生的微多普勒信号。该方法能有效提取和识别复杂背景下的微弱信号特征,为精确目标检测提供技术支撑。 利用EMD和SPWVD方法分析振动目标的微多普勒信号。
  • MATLAB中雷达仿
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    本项目通过MATLAB平台实现雷达多普勒微动仿真的开发与优化,旨在深入研究和模拟目标运动对雷达信号的影响。 本资源是雷达课程作业的一部分,提供了人在行走过程中产生的回波数据。通过对这些数据进行时频分析,可以获取到有关行走的详细情况。该资源还包含有MATLAB代码及详细的注释。
  • MATLABOFDM频移估计仿
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    本研究利用MATLAB平台进行正交频分复用(OFDM)系统中多普勒频移的仿真与分析,探讨了不同移动速度下频移对通信质量的影响。 本段落采用频移估计算法研究OFDM系统中的多普勒接收技术,在移动正交频分复用系统中介绍了基于循环前缀的最大多普勒频移估计算法,并利用Matlab进行仿真平台搭建。
  • Doppler_1.zip__仿_旋转散射点点散射模型仿
    优质
    本资源包提供了关于微多普勒效应的深入研究材料,特别聚焦于旋转散射点引起的点散射现象。通过详细的仿真模型和数据,用户能够全面理解微多普勒在不同条件下的表现及其应用价值。适合科研人员与学生探索雷达信号处理领域的复杂动态特性。 微多普勒效应是雷达和声纳系统中的一个重要现象,在目标识别与跟踪领域尤其关键。它由运动物体相对于观察者的相对速度变化产生,并导致接收到的频率发生变化。在提供的压缩包中,包含了一个名为 Doppler_1.m 的MATLAB文件,用于模拟旋转情况下三种点散射模型的微多普勒效应。 接下来我们来详细讨论一下微多普勒效应:传统的多普勒效应发生在固定雷达发射电磁波并接收到反射信号时,如果目标在移动,接收频率将不同于发射频率。然而,在微多普勒效应中,即使目标本身不移动,其结构或组成部分的动态变化(如旋转、振动)也会引起额外的频移现象,从而帮助识别出目标更细微的特点。 接下来我们讨论散射点模型:雷达系统通常把目标视为由多个散射点构成。每个散射点回波特性可能由于形状、大小、材料和相对运动而不同,在“旋转散射点微多普勒仿真”中这些点代表了如风扇叶片或转动轴等旋转部件。当它们随时间变化时,相对于雷达的相对速度也会随之改变,从而产生可以检测到的微多普勒频移。 在本例中,“Doppler_1.m”文件可能是用于模拟三个散射模型,在这种情况下分别代表目标的不同动态特征,并通过分析这些点的微多普勒响应来推断出有关目标运动状态和结构的信息。MATLAB是一种广泛应用于科学计算、图像处理与信号处理等领域的强大数学软件,非常适合此类仿真任务。 运行这段代码后,用户可以观察到散射点随时间变化的微多普勒频移,并根据结果分析旋转物体的运动特性。“Doppler_1.zip”压缩包提供了关于微多普勒效应理论和应用的信息及如何使用MATLAB进行相关仿真的内容。对于研究雷达系统中的微多普勒分析以及在目标识别与跟踪技术方面感兴趣的学者与工程师来说,这是一个非常有价值的资源。
  • MATLAB效应仿.pdf
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    本PDF文档详细介绍了使用MATLAB软件进行多普勒效应仿真的方法和过程,包括理论基础、代码实现及结果分析。 利用MATLAB仿真多普勒效应.pdf 由于提供的文字内容仅包含文件名重复出现,并无实质性的描述或联系信息,因此主要保留了文件名称本身。如果需要对文档的内容进行概述或是增加更多细节,请提供进一步的信息或者具体的文本内容。
  • Matlab中代码-Borealis: 利用PMCW雷达数据距离
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    本项目利用MATLAB开发,通过处理连续波脉冲压缩(PMCW)雷达的数据生成距离-多普勒图像,并据此实现对不同移动目标的精确分类。 在MATLAB环境中开发的微多普勒代码体现了北欧人计划的一个抽象概念:商用毫米波(mmWave)雷达解决方案采用脉冲调制连续波(PMCW)信号,以获取周围空间区域的有效信息。这些雷达系统能够实时且精确地测量距离(可达纳米级分辨率),提供多普勒数据(精度达几厘米/秒),以及方位角和仰角的角度信息。鉴于其对天气、光照及其它干扰的固有鲁棒性,这种感应方式成为补充现有激光雷达与摄像头自动驾驶功能的独特方法。 对于乘客和行人的安全而言,至关重要的是自主系统必须利用广泛的传感器来检测、跟踪并分类场景中的对象类型。如果仅依赖于雷达传感器即可完成这项任务,则能够不受天气或光照等不可控因素影响地正确识别运动物体的类别。本段落探讨了如何仅通过单个向前自动车辆PMCW雷达系统的测距多普勒信息,将检测结果归类为行人、自行车和汽车。 关键词:射频技术;雷达系统;脉冲调制连续波(PMCW);距离-速度测量模式(DCM);目标分类
  • 【MATLAB代码】Gabor仿信号时频.m
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    本段代码利用MATLAB实现基于Gabor变换的仿真信号时频分析,适用于研究和教学中对信号处理的需求。 对仿真信号用Gabor变换进行时频分析的MATLAB代码。