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摘要
变速运动目标的中频信号特征频谱具有连续集中的多频分量，具有一定的多普勒展宽，然而在背景噪声和暗计数的影响下，光子回波外差信号信噪较低时，使用传统的信号处理方法所得中频信号频谱以及时频分析特性效果较差。为提高信噪比，本文提出了将稀疏度自适应压缩感知和密度聚类相结合的信号处理方法对变速目标的光子回波外差信号进行处理。该信号处理方法解决了变速目标频谱稀疏度K无法提前确定的问题，而且只需要较少的观测数据就可以重构信噪比较高的中频频谱，该方法又结合密度聚类算法对中频频频进行了第二重去噪，大幅度减少了噪声分量。结果表明，该信号处理方法能够将信噪比提高一定幅度且多普勒展宽精度误差在10%以内，得到较为完整的重构中频信号频谱，同时较好地解决了信号时频分辨率较差以及单光子探测等间隔时间序列造成时频图中的倍频现象问题，得到了性能更好的时频特性描述。
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