FCM算法在微多普勒雷达中频信号检测中的应用

"一种基于FCM的微多普勒雷达中频信号检测处理方法，旨在利用多普勒频移特性和模糊C均值聚类（FCM）算法提高雷达目标检测的性能。该方法首先在时域信号中应用FCM算法，通过聚类来区分静止和运动目标的多普勒频移。在雷达扫描周期内，FCM能确定两个聚类中心，分别对应静止和运动目标。然后，通过算术平均值滤波的方法构建中心函数C，并采用门限判决来判断目标是否存在，同时计算目标检测概率。此方法具有实现简单、计算量小和检测概率高的优点，适用于航海雷达和船舶交通管理系统，以提升目标检测和识别能力。微多普勒现象（Micro-Doppler, MD）是由于目标微小运动引起的雷达回波频率调制，可用于特定场景下的目标检测，如人体微动检测。尽管MD在运动参数估计和目标分类中具有潜力，但目前的研究仍集中在实验性方法，特别是针对人类活动的微动研究。" 本篇文章介绍了一种基于模糊C均值聚类（FCM）的微多普勒雷达中频信号检测处理技术。这种方法将FCM算法应用于时域信号，利用多普勒效应来区分不同目标的频移特性。在雷达扫描过程中，通过聚类分析可以识别出两个聚类中心，分别对应静止和移动的目标。通过对多个扫描周期的聚类中心点进行算术平均值滤波，可以构建中心函数C，进一步通过设置门限值来决定目标的存在并计算检测概率。这种方法的优势在于其简便性、易于实现以及较低的计算复杂度，同时提供了较高的目标检测准确性。 微多普勒现象在雷达信号处理领域具有重要的应用价值，特别是在检测微小动作的目标方面。例如，它可以用于穿透墙体的微波雷达来检测隐藏活动。此外，学者们已经尝试将微多普勒分析与S方法和Viterbi算法结合，用于人体微小运动的检测和特征提取，以及通过时频分析来估算微波运动的参数。虽然当前关于微多普勒的研究大多聚焦于人类活动，特别是瞬时频率特征的研究，但未来有望扩展到更多领域的应用，如时域、频域和其他特征的综合分析，以增强雷达系统的自动目标识别和分类能力。