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摘要： 针对传统时频分析方法处理多分量SAR运动目标回波数据时出现的交叉项影响严重和时频聚集性差等问题，提出一种融合改进的经验模式分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）算法和重排平滑伪维格纳维尔分布（Reassigned Smoothing Pseudo-Wigner-Ville Distribution, RSPWVD）算法的新时频分析算法——EMD-RSPWVD算法。利用改进的EMD算法将多分量SAR动目标回波信号分解为彼此独立信号分量，然后对独立分量分别做基于RSPWVD算法的时频分析，以消除交叉项和获得高的时间—频率分辨率。分别利用模拟回波信号数据和真实回波信号数据，探究该算法对于多分量SAR运动回波数据的分析性能。结果表明，该算法具有良好的抗噪性和运动目标检测能力，以及高精度的运动参数估计性能。 关键词： EMD算法;  RSPWVD算法;  运动目标;  运动参数     Abstract: When processing multi-component SAR moving target echo data by traditional time-frequency analysis method, there is serious cross-term influence and poor time-frequency clustering. A new time-frequency analysis algorithm named EMD-RSPWVD is proposed. It combines the improved Empirical Mode Decomposition (EMD) algorithm and Reassigned Smoothing Pseudo-Wigner-Ville Distribution (RSPWVD) algorithm. The improved EMD algorithm is used to decompose the multi-component SAR moving target echo signal into independent signal components. Then the time-frequency analysis of independent components which based on RSPWVD algorithm is performed to eliminate cross-terms and obtain high time-frequency resolution. Finally, simulated echo data and real echo data are used to analyze the performance of this algorithm for multi-component SAR motion echo data. The results show that the algorithm has good anti-noise ability, moving target detection ability and high-precision motion parameter estimation performance.

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