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题名无载波超宽带雷达时域多普勒处理
被引量：6
- 1
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作者
丁前军
王春阳
杨峰
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机构
空军工程大学导弹学院
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2002年第2期56-59,共4页
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文摘
从多散射中心目标的回波模型入手 ,分析了无载波超宽带雷达目标运动引起的多普勒效应 ,得出了无载波超宽带雷达多普勒效应的时域表现形式 -多普勒时移 ,对一种基于多普勒时移的时域多普勒处理器进行了Matlab仿真。结果表明 :利用多普勒时移可有效检测出目标速度 ,并且不存在盲速。
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关键词
无载波超宽带雷达
雷达回波
多普勒效应
多普勒处理器
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Keywords
carrier free ultra wideband radar, radar return,Doppler effect, Doppler processor
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分类号
TN957.521
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于无载波超宽带雷达的小样本人体动作识别
被引量：15
- 2
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作者
蒋留兵
周小龙
车俐
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机构
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
桂林电子科技大学信息与通信学院
桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期602-615,共14页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61561010)
广西自然科学基金项目(No.2017GXNSFAA198089)
广西重点研发计划项目(No.桂科AB18126003,No.桂科AB18221016)。
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文摘
随着雷达硬件平台尺寸越来越小、成本越来越低,室内基于雷达的人体动作识别应用已经成为现实,能够在具有简单架构的低成本设备中实现.无载波超宽带雷达具有极高的分辨力,能够捕获人体细微动作变化并且对室内复杂环境具有很强的抗干扰能力.与基于视频人体动作识别研究相比,超宽带雷达还具有穿透家具、墙体以及保护个人隐私等优点.针对雷达回波信号利用传统时频分析方法实现人体动作识别比较耗时、实时性不好的缺陷,引入机器学习方法对不同类型人体动作进行分类识别.引入机器学习方法用于超宽带雷达人体动作识别最大难点是只有少量可用的超宽带雷达实测数据样本,针对该问题提出基于主成分分析法(PCA)和离散余弦变换(DCT)相结合的人体动作特征提取方法,并利用改进网格搜索算法优化的支持向量机在小样本数据下对人体动作进行识别,最后根据实测数据采取三种不同方案进行仿真实验,结果表明即使在训练数据样本只有5组的条件下,基于PCA和DCT相结合特征提取方法在不同类型人体动作的平均识别率均能达到96%以上.
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关键词
无载波超宽带雷达
人体动作识别
主成分分析法
离散余弦变换
小样本学习
机器学习
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Keywords
carrier-free UWB radar
human action recognition
principal component analysis(PCA)
discrete cosine transform(DCT)
few-shot learning
machine learning
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于EMD的无载波超宽带雷达目标检测算法
被引量：3
- 3
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作者
曹文琛
张顺生
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机构
电子科技大学电子科学技术研究院
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出处
《雷达科学与技术》
2013年第3期285-289,共5页
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文摘
雷达系统的检测能力与回波采样数据中所包含的目标信号的数据量有紧密联系。无载波超宽带雷达体制下,发射脉冲可以由无载波高斯型信号表示,具有周期内持续时间极短、平均功率极低的特点。所以低信噪比就成为了影响其检测性能的重点问题之一。无载波超宽带雷达体制下的回波目标检测不能够继续沿用经典的频域相关接收的检测理论,由于受到系统信号的时域瞬态特性的影响,利用经验模态分解(EMD)算法对原始回波作初步去噪,同时重构目标信号;再通过包络对齐,完成多个回波的非相干积累。仿真结果验证了这种方法的可行性。
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关键词
无载波超宽带雷达
信号检测
经验模态分解
包络对齐
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Keywords
carrier-free UWB radar
signal detection
empirical mode decomposition（EMD）
envelope align
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名无载波超宽带雷达发射信号的波形设计
被引量：1
- 4
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作者
梁勤金
石小燕
魏于凡
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机构
中国工程物理研究院应用电子学研究所
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2003年第12期44-46,50,共4页
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文摘
提出了设计超宽带无载波雷达发射机波形的一般原则。这种波形有利于脉冲有效辐射与保真。首先导出了频域内的传输函数 ,如果输入信号是δ函数 ,则传输函数就是输出波形函数。然后 ,再将频域传输函数变换到时域 ,得到时域波形函数。最后 ,按此原则设计了无载波超宽带雷达发射机 ,获得了满意的电性能。
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关键词
超宽带无载波雷达
发射信号
波形设计
纳秒高速开关
发射机
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Keywords
waveform of the UWB transmitter, ns high speed switch, design criterion
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于PCA和DCT的雷达人体动作识别
被引量：4
- 5
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作者
蒋留兵
周小龙
车俐
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机构
桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室
桂林电子科技大学信息与通信学院
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
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出处
《雷达科学与技术》
北大核心
2019年第3期271-279,共9页
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基金
国家自然科学基金(No.61561010)
广西自然科学基金(No.2017GXNSFAA198089)
广西重点研发计划项目(No.桂科2017AB03075,AB16380316)
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文摘
无载波超宽带雷达人体动作识别系统的关键优势在于无载波超宽带雷达具有极高的分辨率,能够捕获人体的细微动作变化,并且对于室内复杂环境具有很强的抗干扰能力。但是由于无载波超宽带雷达信号不含载波信息,本身能量集中于极窄的波形内,并且发射信号与回波相关性弱,因此传统的提取信号特征的方法不再适用。针对这一问题,首次搭建无载波超宽带雷达人体动作识别系统,并提出一种新颖的基于主成分分析法(PCA)和离散余弦变换(DCT)相结合的无载波超宽带雷达人体动作识别方法,同时利用改进的网格搜索算法优化支持向量机的参数并验证该方法的优越性。最后,基于实测数据在Matlab平台上进行仿真,对实测的10种不同类型的人体动作进行分类识别,实验结果显示,该方法具有很高的识别率,针对不同的方案识别率均能达到99%以上,对小训练样本具有很强的鲁棒性。
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关键词
无载波超宽带雷达
人体动作识别
主成分分析法
离散余弦变换
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Keywords
carrier-free UWB radar
human action recognition
principal component analysis(PCA)
discrete cosine transform(DCT)
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分类号
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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