压缩感知在微多普勒提取中的应用研究

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1、Abstracts锄plingoftheechosignals．Then，t11esignalismultipliedbyaslidingwindowandasensingmatrixcaIlbebuiltaccordingtomecorrespondingtiIllesequenceofsliding埘ndow．WththeCSrecoVe巧algorithms，t11eInl锄biguousDoppler觎quencyinside吐lesliding、vindowcanberecovered．Fillally，theobkIiIledun锄biguousDoppler抒eq

2、uenciesare猢gedinsequencealong廿1etimea)【isaJldt11euIl锄biguousmicro—Dopplerspec仇lIIlisobtained．(3)Ontllebasisoftllemicro-Doppler锄biguoussolution，ametllodforspinandprocessionperiodestimationbasedoncompressiVesensingisproposed．Beforeusingt11ismetllod，tlleun锄biguousrnicro-Dopplermustbeobtainedfir

3、st．nlen，byanalyzingtllemicro·Dopplertime-f论quellcyspecmlm，也eperiodofspina11dprocessioncanbeestimatedwitllcompressivesensing．Comparedwim扛adidonalmethods，mismemodcanex仃actt11eperiodfortllespinaIldcoIlingofprocession，whichisVerifiedbyMATLABsi瑚【ulation．Keywords：CompressiVeSensing；Micro-Doppler～n

4、bigu时；NyquiStSanlplingtheorem；R唱etRecOgnitiOn；RaIldomdisturballce；PeriodEstimation．目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．IAbstract⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯III目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。VContents⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．IX第l章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。11．2国内外发展现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。21。2．1微多普勒在雷达领域中的国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．2．2压缩感知在微多普勒的国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41．3课题研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。61．4本文结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7第2章压缩感知在微多普勒中的应用理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．92．1时频分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．92．1．1短时傅里叶变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯92．1．2测不准定理⋯⋯⋯⋯⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一102．2微多普勒提取理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。122．2．1平动和微动引起的多普勒⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．122．2．2旋转引起的微多普勒⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯j．152。2．3进动引起的微多普勒⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．172．2．4仿真分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．182．3压缩感知理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯232．3．1信号的稀疏表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一242．3．2测量矩阵设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．252。3．

7、3信号重构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯262．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯28V目录第3章基于短时压缩感知的微多普勒解模糊算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯．293．1传统的基于压缩感知的徽多普勒估计方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。293．1．1基于压缩感知的微多普勒提取方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一293．1．2基于OFD．LFM的弹头自旋微动特征重构方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯303．1．3基于稀疏分解的微多普勒解模糊算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．313．2基于短时压缩感知的微多普勒