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空间锥体目标微动特性的分析以及识别方法 (2011年)。

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简介：
在大气层外飞行时，空间锥体目标会展现出多种微观运动状态。具体而言，目标呈现进动，而诱饵则可能表现为摆动或自旋等不同的运动模式。为了区分目标与诱饵，并利用其微动差异作为识别的关键指标，我们提出了一种基于特征谱分类的方法。进一步地，我们构建了多散射中心信号模型，对进动、摆动以及自旋调制信号的微多普勒特性进行了深入分析。研究结果显示，尽管进动、摆动和自旋调制信号的微多普勒谱均可近似表示为线谱，但它们之间存在显著的辨识差异。为了更精确地描述回波信号，我们采用了谐波和的形式进行建模，随后通过特征值分解提取特征谱作为识别的有效特征。仿真实验证实，所提出的方法能够有效地实现对空间锥体目标与诱饵的准确识别。

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  • 空间锥体目标的微动特性分析及识别方法 (2011年)
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    本文探讨了针对空间锥体目标的微动特性进行深入分析，并提出了一种有效的识别方法。研究旨在提高对小卫星和碎片等小型航天器的追踪与辨识能力，增强太空安全监测技术。 在大气层外飞行过程中，空间锥体目标会经历不同的微动形式：真实的目标表现为进动，而诱饵则呈现摆动或自旋的运动模式。鉴于这两类物体在动态表现上的差异性，研究提出了一种以特征谱作为识别依据的方法来进行分类。 基于多散射中心信号模型，深入探讨了由目标不同类型的微动（即进动、摆动和自旋）所引起的调制信号，并对其特有的微多普勒特性进行了分析。结果显示，尽管所有这些运动模式都能产生近似为线谱的微多普勒频谱，但它们之间仍存在显著的区别。 为了准确捕捉并描述回波信号中的谐波成分，采用了特征值分解技术来提取具有代表性的特征谱作为识别依据。通过仿真试验验证了该方法的有效性，证明其能够可靠地区分出目标与诱饵。
     
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  • 基于子空间识别的PEMFC电气特性状态空间模型
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