【摘 要】
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微型无人机在为人们生活带来便利的同时,也引发了一系列社会问题,因此对不同类型无人机进行精确地分类迫在眉睫。雷达的无人机识别工作主要由旋转旋翼产生的微多普勒效应来实现,该方法相比较于传统识别方法具备应用广、不受天气干扰等优势。本文基于微多普勒特征识别过程,分别提出了新型时频分析方法和特征提取算法。本文的主要研究成果如下:（1）对雷达中的微多普勒效应进行了介绍,重点对旋转旋翼独特的微多普勒回波进行详细
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微型无人机在为人们生活带来便利的同时,也引发了一系列社会问题,因此对不同类型无人机进行精确地分类迫在眉睫。雷达的无人机识别工作主要由旋转旋翼产生的微多普勒效应来实现,该方法相比较于传统识别方法具备应用广、不受天气干扰等优势。本文基于微多普勒特征识别过程,分别提出了新型时频分析方法和特征提取算法。本文的主要研究成果如下:（1）对雷达中的微多普勒效应进行了介绍,重点对旋转旋翼独特的微多普勒回波进行详细分析,并建立旋翼叶片回波信号的数学模型,在MATLAB软件环境下对理论回波信号及其时频分析结果进行仿真。利用便携式雷达设备对三种旋翼无人机进行实际的回波数据采集。（2）在对回波信号进行时频分析过程中,提出一种基于同步压缩短时傅里叶变换（Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT）的新型时频分析方法。SSTFT 通过对经过短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform,STFT）的谱图在频率维度进行压缩处理,可以有效提高时频曲线的聚集性。通过实际数据加以验证后发现,SSTFT与经典时频分析方法相比较拥有高时频分辨力的同时还可以对信号进行重构,有利于微型无人机有效识别。（3）在对回波信号进行特征提取中,提出了一种多维度特征提取算法。该算法主要对经过SSTFT得到的时频谱图提取时频特征和频率变化特征,其中时频特征为时频谱图的三维熵,频率变化特征为节奏频率谱图（Cadence-Frequency Spectrogram,CFS）最高峰峰值位置以及去除峰值外的CFS的均方差结果。通过支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类准确率的对比实验可以表明,所提算法丰富了时频谱的特征维度,识别准确率有所提高。
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