作者单位
摘要
1 中国科学院上海光学精密机械研究所空间激光传输与探测技术重点实验室, 上海 201800
2 中国科学院大学材料与光电研究中心, 北京 100049
目标微多普勒特征可作为目标识别的依据,其探测往往受到激光雷达自身在激光束方向上振动的影响,并且测量结果受到本地振动的影响。提出了一种利用目标自身参考点来抑制本地干扰的方法,分析了目标待测位置和参考位置的回波与本地振动信号的拍频信号,并进行补偿处理,从而达到抑制本地振动、目标相对运动干扰的目的。实验结果表明,所提方法对本地振动和目标相对运动干扰的抑制具有显著的效果,相对补偿精度小于5%,补偿后得到的微多普勒特征能较好地反映目标真实的微振动形式。
遥感 干扰抑制 微多普勒效应 振动目标 补偿 
中国激光
2020, 47(10): 1010001
作者单位
摘要
脉冲功率激光技术国家重点实验室(国防科技大学电子对抗学院), 安徽 合肥 230037
为精确估计高阶运动状态下的目标微动参数,实现目标精细识别,提出一种基于相位信息的分离估计方法。通过对解卷绕得到的真实相位进行求导,消除信号中的多项式相位信号项,实现目标运动和微动分量的分离。针对包含多维微动参数的正弦调频项,提出改进的粒子滤波静态参数估计方法,通过设计自适应方差法和变化粒子数提升了算法效率,通过设计累积残差作为观测概率密度函数,实现了对非线性模型中多维参数的同时估计。仿真和实验分析验证了算法的有效性和必要性。算法通过对相位进行处理降低了原始信号的非线性程度,减少了计算量,具有较强的抗噪性能。基于粒子滤波的微动参数估计方法减少了估计流程,避免了误差传递效应,提高了估计精度。
测量 相干激光探测 微多普勒效应 粒子滤波 参数估计 
光学学报
2018, 38(9): 0912006
作者单位
摘要
国防科技大学 脉冲功率激光技术国家重点实验室, 安徽 合肥 230037
为实现旋翼的遥感探测分类与识别, 对基于微多普勒效应的扩展旋翼面目标激光回波特征开展研究。采用物理光学面元法构建了运动扩展旋翼的相干激光探测微多普勒回波模型, 分析计算了旋翼激光角度散射特性, 证明远场条件下旋翼各处回波反射率一致。对三种典型形状旋翼的激光探测回波进行了仿真, 通过平滑伪魏格纳维利(SPWV)变换得到了扩展旋翼的时频特征。电磁散射机理证实各频率带的产生与旋翼结构形状相关, 且桨叶数量以及整体平动速度并不影响旋翼形状在时频图中的特征表达。据此提出了旋翼形状参数的激光探测求解方法, 通过仿真验证了展弦比、根梢比以及桨尖后掠角三种参数算法的正确性, 为后续的旋翼探测识别奠定了基础。
微多普勒效应 激光探测 典型旋翼 形状参数 时频分析 micro-Doppler effect laser detection typical rotor shape parameter time-frequency analysis 
红外与激光工程
2018, 47(9): 0906003
作者单位
摘要
电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室, 安徽 合肥 230037
为实现直升机、螺旋桨飞机和喷气式飞机的激光遥感探测分类,研究了基于时频图的飞机目标微动纹理特征提取算法。根据旋翼微多普勒模型仿真三类飞机旋转部件回波信号,将平滑伪魏格纳-维利变换得到的时频分布生成灰度图像。采用大津(OTSU)法结合灰度拉伸对图像进行阈值去噪处理,提取目标灰度共生矩阵(GLCM)特征以及Tamura特征,并针对时频图差异进行特征优化,最后使用支持向量机(SVM)实现飞机目标分类。仿真数据分类结果表明:GLCM特征对噪声表现敏感,经所提方法对时频图去噪,信噪比(SNR)RSN=0 dB时的分类正确率可达96.4%。Tamura特征在高信噪比条件下分类正确率较高,但当RSN<5 dB时下降明显。因此提取时频图纹理特征可以达到较为理想的飞机分类效果,且利用改进GLCM特征能够实现低信噪比条件下的目标准确分类。
遥感 激光探测 微多普勒效应 回波时频图 飞机目标分类 
光学学报
2017, 37(11): 1128004
郭力仁 1,2,*胡以华 1,2王云鹏 1,2
作者单位
摘要
1 脉冲功率激光技术国家重点实验室(电子工程学院), 安徽 合肥 230037
2 电子制约技术安徽省重点实验室, 安徽 合肥 230037
为选择最佳参数估计方法估计目标微多普勒特征, 需要研究参数估计的克拉美-罗界, 来评价各估计方法的性能。以相干激光探测为背景, 考虑噪声方差未知的影响, 严格推导了高斯白噪声环境下微动目标回波信号各参数估计的克拉美-罗界的闭合表达式, 仿真分析了目标相对于雷达的位置信息、数据处理长度以及回波信噪比与参数估计方差下界的关系。结果表明, 克拉美-罗界与噪声方差无关, 目标相对于雷达的方位角、俯仰角越小, 数据长度和信噪比越大, 参数估计的方差下界越小。对目前常用的两种微动参数估计方法方差进行了计算, 并与推导克拉美-罗界进行了对比。最后, 与通过近似处理方法得到的克拉美-罗界进行了对比, 指出了精确推导方差下界的意义。
微多普勒效应 参数估计 克拉美-罗界 激光雷达 micro-Doppler effect parameter estimation Cramer-Rao bound lidar 
红外与激光工程
2017, 46(7): 0706002
作者单位
摘要
解放军电子工程学院 脉冲功率激光技术国家重点实验室, 合肥 230037
为实现基于微多普勒效应的旋翼目标激光探测与识别, 研究了面目标旋翼对激光回波的调制作用.利用物理光学法中面元散射回波叠加原理, 构建了矩形面旋翼的微多普勒激光回波模型.通过仿真, 利用时频分析方法提取了异于线目标模型的微多普勒特征.机理分析证实该特征反映弦长即旋翼横向尺寸信息, 据此提出了相干探测激光回波的矩形旋翼弦长计算方法.不同展弦比旋翼的回波仿真结果与理论公式吻合较好, 验证了该方法的有效性.误差分析表明, 与进行单一窗长条件下的短时傅里叶变换相比, 利用改变窗长的方法分别提取时间、频率信息可有效减小弦长计算误差至1.58%.该模型可实现对旋翼飞行器弦长尺寸的计算, 为进一步的旋翼形状探测识别提供了依据.
微多普勒效应 激光探测 时频分析 矩形旋翼 弦长估计 Micro-doppler effect Laser detection Time-frequency analysis Rectangular rotor Chord estimation 
光子学报
2017, 46(7): 0712003
郭力仁 1,2,*胡以华 1,2李政 1,2徐世龙 1,2
作者单位
摘要
1 脉冲功率激光技术国家重点实验室电子工程学院,安徽 合肥 230037
2 电子制约技术安徽省重点实验室,安徽 合肥 230037
面向远距离目标微多普勒效应的探测,建立了本振光功率变化对激光平衡外差探测回波信噪比影响的数学模型,并进行了仿真分析。通过搭建的1 550 nm激光平衡外差探测实验平台测试了由于本振功率变化对于目标微多普勒特征提取效果的影响。研究结果表明,对于平衡外差探测,由于两光电探测器量子效率不可能完全匹配,考虑到散粒噪声、热噪声和本振相对强度噪声的影响,将存在一个最佳本振功率值使探测信噪比达到最大。当选取该本振功率进行探测时,获得的目标微多普勒特征可读性更强,提取误差更小。
探测器 微多普勒效应 平衡外差探测 本振功率 激光雷达 detectors micro-Doppler effect balanced heterodyne detection LO power Lidar 
红外与激光工程
2015, 44(10): 2933
作者单位
摘要
解放军电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室,电子制约技术安徽省重点实验室, 安徽 合肥 230037
为实现基于微多普勒效应的远距离目标探测和识别,研究了采用声光移频器的激光外差相干探测结构对目标微多普勒特征探测的影响。建立了声光移频器驱动功率与系统信噪比之间的数学模型,并进行了仿真计算,搭建了1550 nm 激光外差/零差相干探测实验平台对所建模型进行了验证。研究结果表明:在移频器驱动电压限定范围内,驱动电压越高,对微多普勒效应探测的效果越好,得到的目标特征越明显,与理论分析一致。通过对比实验发现在同样条件下,外差探测得到的反映目标特征的时频分布曲线较零差的清晰,特征提取误差小,可读性更高,说明外差探测结构更有利于复杂的远距离目标探测。
测量 微多普勒效应 声光移频器 相干探测 
光学学报
2015, 35(2): 0212006
作者单位
摘要
烟台大学光电信息学院, 山东 烟台 264005
在建立口径为200 mm,波长为1550 nm的全光纤型激光相干雷达探测系统的基础上,展开对运动目标微多普勒效应的实验研究。对实验获取信号进行频谱分析和时域频域联合分析的结果表明,时间频域联合分析方法可有效地提取运动目标的微多普勒效应特征,从而得到目标在20~2000 Hz的振动特征。利用这些特征可区分和识别不同运动目标,为目标的探测、分类和识别提供了一条有效的途径。
探测器 微多普勒效应 振动目标 激光相干探测 时频分析 特征提取 
中国激光
2012, 39(10): 1014001
作者单位
摘要
烟台大学光电信息学院,山东烟台264005
鉴于激光微多普勒效应探测运动目标复合振动的重要性,利用离散小波多分辨分析对激光微多普勒效应探测运动目标复合振动的实验数据进行分解,研究不同尺度下的信号特征。将Radon变换与时频分析结合在一起,对实验所得信号在时频域中进行分析,结果表明:时频-Radon变换适合于微多普勒信号的识别,应用该方法能够抑制多分量信号时频分布产生的交叉项干扰,有效地提取微动目标的特征,为目标特征的识别、分类和探测提供了便利。
微多普勒效应 Radon变换 小波变换 时-频分析 多震源 micro-Doppler effect Radon transform wavelet transform time-frequency analysis multiple vibration sources 
应用光学
2010, 31(5): 0810

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