基于EMD的高速空间自旋目标微动补偿与特征提取方法

本文主要探讨了"基于EMD算法的空间自旋目标平动补偿与微动特征提取"这一关键领域。研究背景是针对高速轨道空间目标在窄带雷达下，由于其高速运动产生的微多普勒效应导致微动特征提取变得复杂的问题。微多普勒频移使得信号处理技术面临挑战，尤其是在提取目标的真实运动特性时。 文章首先构建了空间自旋目标的数学模型，深入分析了平动分量如何影响微多普勒现象。平动是目标在运动过程中除旋转之外的其他线性运动，它会导致多普勒频移的额外变化。作者强调了理解这些效应对于准确分析和理解目标行为的重要性。 为了克服这个问题，作者提出了采用经验模态分解(EMD)算法来精确补偿空间目标的平动成分。EMD是一种数据分析工具，能够将信号分解为一系列固有模态函数（IMF），每个IMF代表信号的一种基本频率成分。通过计算瞬时频率并利用EMD算法对其进行分解，研究者可以识别出平动频移的特定分量，从而实现信号的平动补偿。 补偿平动后，信号中的微多普勒特征更加清晰。作者利用EMD算法进一步分离出微多普勒曲线，这是微动特征提取的关键步骤。通过这种方法，可以有效地抑制平动带来的干扰，提高微动特征的提取精度。 该研究通过仿真实验验证了所提方法的有效性和可行性。实验结果表明，基于EMD算法的空间自旋目标平动补偿策略能够显著改善微动特征的提取质量，这对于空间目标的识别、跟踪以及行为分析具有重要意义。 总结来说，本文的核心贡献在于提供了一种有效的方法来解决空间自旋目标在高速运动中微多普勒频移带来的问题，通过EMD算法实现了平动补偿和微动特征的准确提取，为相关领域的研究和技术应用开辟了新的途径。关键词包括特征提取、空间自旋目标、微多普勒效应以及经验模态分解，这些概念贯穿全文，体现了研究的焦点和理论基础。