Dekompozycja impulsów radarowych za pomocą triangulacji zer spektogramu

• Autorzy: Abratkiewicz Karol

Identyfikatory

DOI

10.15199/59.2023.4.27

Warianty tytułu

EN

Radar pulse decomposition using spectrogram zero triangulation

• Konferencja: Konferencja Radiokomunikacji i Teleinformatyki (20-22.09.2023 ; Kraków, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W niniejszej pracy przedstawiono wyniki analizy i dekompozycji impulsów radarowych za pomocą metody triangulacji zer spektrogramu w dziedzinie czas-częstotliwość. Sygnał niestacjonarny zaburzony szumem białym charakteryzuje się ściśle określonym rozkładem zer na płaszczyźnie czas-częstotliwość, jeśli do przekształcenia wykorzysta się okno Gaussa oraz krótkoczasową transformację Fouriera (ang. short-time Fourier transform, STFT). Wówczas odległości pomiędzy sąsiadującymi zerami spektrogramu (rozkładu energii STFT) wykazują się inną dystrybucją dla szumu i inną w otoczeniu sygnału. Dzięki tej właściwości możliwe było pokazanie w artykule procesu ekstrakcji impulsów pochodzących z nadajników radiolokacyjnych.

EN

This paper presents the results of the analysis and decomposition of radar pulses using the method of triangulation of spectrogram zeros in the time-frequency domain. A non-stationary signal disturbed by white noise is characterized by a strictly defined distribution of zeros on the time-frequency plane if the Gaussian window and the short-time Fourier transform (STFT) are used for the analysis. Then the distances between adjacent zeros of the spectrogram (STFT energy distribution) are characterized by a different distribution for noise and in the signal vicinity. Thanks to this property, the article shows the process of extracting pulses from radar transmitters.

Słowa kluczowe

PL

analiza sygnałów; częstotliwość; radar; radiolokacja; STFT

EN

time-frequency analysis; radar; radiolocation; STFT

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
• Rocznik: 2023
• Tom: nr 4
• Strony: 133--136
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys.

Twórcy

autor

Abratkiewicz Karol

• Instytut Systemów Elektronicznych, Politechnika Warszawska, Warszawa

Bibliografia

• [1] D. Fourer, F. Auger, K. Czarnecki, S. Meignen, and P. Flandrin. Chirp rate and instantaneous frequency estimation: Application to recursive vertical synchrosqueezing. IEEE Signal Processing Letters, 24(11):1724–1728, 2017.
• [2] D. Pham and S. Meignen. High-order synchrosqueezing transform for multicomponent signals anaysis—with an application to gravitational-wave signal. IEEE Transactions on Signal Processing, 65(12):3168–3178, 2017.
• [3] P. Flandrin. Explorations in Time-Frequency Analysis. Cambridge University Press, 2018.
• [4] P. Flandrin. Time–frequency filtering based on spectrogram zeros. IEEE Signal Processing Letters, 22(11):2137–2141, 2015.
• [5] K. Abratkiewicz and J. Gambrych. Real-Time Variants of Vertical Synchrosqueezing: Application to Radar Remote Sensing. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 15:1760–1774, 2022.
• [6] F. Fioranelli, M. Ritchie, and H. Griffiths. Classification of unarmed/armed personnel using the NetRAD multistatic radar for micro-doppler and singular value decomposition features. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12(9):1933–1937, 2015.
• [7] V. Bargmann. On a Hilbert space of analytic functions and an associated integral transform part I. Communications on Pure and Applied Mathematics, 14(3):187–214, 1961.
• [8] T.P. Zieliński. Joint time-frequency resolution of signal analysis using Gabor transform. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 50(5):1436–1444, 2001.
• [9] S. Meignen, M. Colominas, and D. Pham. On the Use of Rényi Entropy for Optimal Window Size Computation in the Short-Time Fourier Transform. In ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pages 5830–5834, 2020.
• [10] R.G. Baraniuk, P. Flandrin, A.J.E.M. Janssen, and O.J.J. Michel. Measuring time-frequency information content using the Rényi entropies. IEEE Transactions on Information Theory, 47(4):1391–1409, 2001.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).