希尔伯特-黄变换提升激光微多普勒信号分析的特征提取效果

本文主要探讨了在激光微多普勒信号分析中，一种新型的信号处理技术——希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform，HHT）的应用。微多普勒效应是由于目标的相对运动对激光雷达信号产生的频率变化，是目标识别和跟踪的重要参数。传统时频分析方法，如短时傅立叶变换（STFT）或Wigner-Ville分布，在处理非线性和非平稳信号时表现出色，但在强背景噪声和弱调制条件下，这些方法的性能会受到显著限制。 希尔伯特-黄变换是一种基于经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的时频分析工具，它能够分解信号为一系列独立的固有模态函数，这些函数在各自的频率范围内呈现局部线性特性。HHT的优势在于其对非平稳信号的适应性强，可以有效捕捉信号的瞬时频率和幅度变化，因此在处理微多普勒信号时具有更好的抗噪声能力和信噪比。 论文通过MATLAB软件进行仿真，将HHT与平滑伪Wigner-Ville分布（Smoothed Pseudo-Wigner Ville Distribution，SPWVD）进行了对比。实验结果显示，HHT在处理强背景噪声和弱调制信号时，能更准确地提取微多普勒信号的特征，包括多普勒频率和信号强度，从而提高了目标检测、分类和识别的精度。相比于SPWVD，HHT在复杂环境中的稳定性得到了验证，证明了其在实际应用中的优越性。 总结来说，这篇研究论文深入研究了希尔伯特-黄变换在激光微多普勒信号分析中的应用，展示了其在面对复杂信道条件下的优势，并通过实验证实了其在特征提取方面的高效性和准确性。这对于提高激光雷达系统的性能，特别是在高噪声和弱信号环境下，具有重要的理论和实践意义。