本發(fā)明涉及信號與信息處理技術(shù)，具體涉及一種旋轉(zhuǎn)對稱目標(biāo)微動特征認(rèn)知提取方法。
背景技術(shù)：
：自從chenv.c.將微多普勒概念引入雷達(dá)探測領(lǐng)域，雷達(dá)目標(biāo)微動特征提取就引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。莊釗文等在《目標(biāo)微動特性研究進(jìn)展》（電子學(xué)報,2007,35(3):520–525）中提到微動特征通常被認(rèn)為是雷達(dá)目標(biāo)所具有的獨一無二的運動特征，利用高分辨雷達(dá)和現(xiàn)代信號處理技術(shù)對這種精細(xì)的運動特征進(jìn)行提取，可為雷達(dá)非合作目標(biāo)探測與識別提供了新的途徑。gaoh.w.等在《micro-dopplersignatureextractionformballistictargetwithmicro-motion》（ieeetransactionsonaerospaceandelectronicsystems,2010,46(4):1969-1982）中通過建立空間目標(biāo)微動模型，分析了不同微動形式下目標(biāo)回波的微多普勒特性，并通過暗室測量數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗證。liuy.x.等在《estimationofmicro-motionparametersbasedonmicro-doppler》（ietsignalprocessing,2010,4(3):213-217）中研究了進(jìn)動目標(biāo)的時頻分布圖，并采用參數(shù)變換法實現(xiàn)了目標(biāo)微動特征的有效提取。曹文杰等在《基于瞬時頻率估計的進(jìn)動錐體目標(biāo)微多普勒頻率提取方法》（電子與信息學(xué)報,2015,37(5):1091-1096）中結(jié)合進(jìn)動調(diào)制的微多普勒頻率近似正弦變化規(guī)律的特點，在將回波信號分段的基礎(chǔ)上，提出了基于瞬時頻率估計和隨機抽樣一致性的進(jìn)動目標(biāo)微多普勒頻率提取方法，有效提高了目標(biāo)微多普勒頻率的提取精度。然而，現(xiàn)有雷達(dá)目標(biāo)微動特征提取方法均是在完成目標(biāo)檢測和跟蹤的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，這就需要對目標(biāo)檢測、跟蹤和特征提取分別分配雷達(dá)資源。如果能夠?qū)⒛繕?biāo)檢測、跟蹤和微動特征提取相結(jié)合，在完成目標(biāo)檢測的同時，實現(xiàn)目標(biāo)微動特征的提取，將有效提高雷達(dá)資源利用率和微動特征提取的實時性。近年來，檢測前跟蹤算法在弱目標(biāo)檢測和跟蹤問題上取得了很好的效果，該算法通過幀間累積，提高了目標(biāo)的檢測概率，并且在檢測出目標(biāo)同時回溯出目標(biāo)運動軌跡。若能夠在檢測前跟蹤過程中引入旋轉(zhuǎn)對稱目標(biāo)微動特征提取處理，利用目標(biāo)運動軌跡提取微動特征，反過來，根據(jù)微動特征的提取結(jié)果指導(dǎo)檢測前跟蹤過程中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移集，有望顯著提高運算效率和資源利用率，同時實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)對稱目標(biāo)的檢測和微動特征提取，然而如何實現(xiàn)雷達(dá)能夠在對目標(biāo)進(jìn)行檢測和跟蹤的同時實現(xiàn)目標(biāo)微動特征提取還存在著問題。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足之處提出一種旋轉(zhuǎn)對稱目標(biāo)微動特征認(rèn)知提取方法。本發(fā)明是通過如下方式實現(xiàn)的：一種旋轉(zhuǎn)對稱目標(biāo)微動特征認(rèn)知提取方法，包括下列步驟：第一步：采用檢測前跟蹤方法獲取目標(biāo)散射點距離軌跡信息；第二步：利用距離軌跡信息擬合微動參數(shù)，反過來，根據(jù)微動參數(shù)估計結(jié)果更新檢測前跟蹤過程中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移集函數(shù)；第三步：從目標(biāo)檢測和微動特征提取兩方面綜合考慮設(shè)定判決準(zhǔn)則，來判斷目標(biāo)檢測和微動特征提取任務(wù)是否完成。所述第一步具體包括：設(shè)圓錐目標(biāo)質(zhì)心為，軸在電磁波入射方向和軸構(gòu)成的平面內(nèi)，根據(jù)右手螺旋定律建立軸，目標(biāo)以進(jìn)動角、進(jìn)動頻率繞z軸進(jìn)動，雷達(dá)波入射方向，為平均視線角，目標(biāo)由3個散射中心組成，分別為錐頂散射中心,以及錐底散射中心和，底圓半徑為，質(zhì)心到點距離記為，質(zhì)心到底圓的垂直距離記為；假設(shè)t=0時刻，在平面上的投影與軸的夾角為，則t時刻，在雷達(dá)視線上的投影為其中為目標(biāo)徑向速度；和在雷達(dá)視線上的投影為其中對雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行距離向脈壓處理，設(shè)雷達(dá)第幀（即第個脈沖）得到的目標(biāo)一維距離像由個分辨單元構(gòu)成，第個分辨單元上的量測值為，則第幀的量測值為前幀的量測值可表示為設(shè)狀態(tài)對應(yīng)的前幀能量累積值為，那么第幀狀態(tài)的能量累積值可表示為其中，為可轉(zhuǎn)移到狀態(tài)的所有可能狀態(tài)的集合；對積累幀后的目標(biāo)函數(shù)設(shè)置門限，對能量累積函數(shù)值大于門限的狀態(tài)進(jìn)行航跡回溯，回溯過程所涉及到的狀態(tài)可通過下式得到其中，為回溯函數(shù)，用來記錄各個階段使能量累積值達(dá)到最大的目標(biāo)狀態(tài)，目標(biāo)狀態(tài)序列即為目標(biāo)距離軌跡的估計值。所述第二步具體包括：對于每一條回溯出的距離軌跡，分別根據(jù)錐頂和錐底散射點兩種不同的距離隨時間的變化規(guī)律擬合出兩組參數(shù)：、、、、、，以及、、、、、、，定義兩組參數(shù)的擬合誤差分別為：其中比較擬合誤差和，若，則認(rèn)為該距離軌跡由頂點散射點形成，可提取出微動特征參數(shù)、、、、、；反之，則認(rèn)為該距離軌跡由錐底平面的滑動散射點形成，可提取出微動特征參數(shù)、、、、、、；在此基礎(chǔ)上，通過建立微動特征參數(shù)提取結(jié)果與目標(biāo)檢測前跟蹤過程之間的信息反饋，更新目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)；設(shè)第幀時提取到的錐頂散射點微動特征參數(shù)為、、、、、；提取到的錐底散射點微動特征參數(shù)為、、、、、、；則對于，根據(jù)微動特征參數(shù)提取結(jié)果可以確定狀態(tài)轉(zhuǎn)移集為其中為搜索范圍自適應(yīng)調(diào)整函數(shù)，控制檢測前跟蹤過程中搜索距離門的大小；函數(shù)以第幀時微動特征參數(shù)擬合誤差為自變量，當(dāng)擬合誤差較大時，說明對下一幀距離信息預(yù)測的精度較低，搜索距離門應(yīng)適當(dāng)增大；當(dāng)擬合誤差較大時，說明對下一幀距離信息預(yù)測的精度較高，可適當(dāng)減小搜索距離門以減小算法運算量；因此，應(yīng)為增函數(shù)，定義為其中為搜索距離門最小值。所述第三步具體包括：設(shè)置兩個檢測門限：低檢測門限和高檢測門限；當(dāng)能量累積值大于高檢測門限時，判決目標(biāo)存在，擬合獲得目標(biāo)微動特征參數(shù)；當(dāng)能量累計值小于高檢測門限時，根據(jù)微動特征提取精度判斷目標(biāo)是否存在。所述第三步進(jìn)一步包括：當(dāng)?shù)趲芰坷鄯e值大于時，回溯得到目標(biāo)散射點的距離軌跡估計值，分別根據(jù)錐頂散射點和錐底散射點的距離軌跡形式擬合出兩組微動特征參數(shù)，比較兩種擬合誤差，確定散射點屬性，從而得到第幀時散射點的微動特征提取結(jié)果，并將擬合誤差記為，在此基礎(chǔ)上，利用微動特征參數(shù)提取結(jié)果更新狀態(tài)轉(zhuǎn)移集，對第幀數(shù)據(jù)進(jìn)行能量累積并回溯目標(biāo)距離軌跡，通過曲線擬合和誤差比較，獲得第幀時散射點的微動特征提取結(jié)果，并將擬合誤差記為；若擬合誤差很小，且對目標(biāo)下一幀位置信息的預(yù)測足夠準(zhǔn)確，則認(rèn)為微動特征提取精度已到達(dá)要求，同時可判定目標(biāo)存在，不需要再進(jìn)行能量累積；否則，認(rèn)為累積能量不足，需要繼續(xù)對幀數(shù)據(jù)進(jìn)行能量累積并重復(fù)上述步驟；微動特征提取精度判決變量定義為其中是擬合誤差門限，為根據(jù)第幀時散射中心的微動特征提取結(jié)果預(yù)測得到的第幀散射中心距離信息，為第幀能量累計后回溯得到的目標(biāo)距離軌跡；當(dāng)能量累積值大于或微動特征提取精度判決變量為1時，均認(rèn)為目標(biāo)存在，實現(xiàn)了對目標(biāo)的微動特征參數(shù)提取。所述第一步中優(yōu)選地取，，，，，，。所述第二步中優(yōu)選地取，。所述第三步中優(yōu)選地取，，。本發(fā)明中將散射點的距離隨時間的變化曲線稱為“距離軌跡”。在此基礎(chǔ)上，通過建立閉環(huán)反饋將目標(biāo)微動特征提取引入到目標(biāo)檢測前跟蹤過程中，即利用所獲得的目標(biāo)散射點距離軌跡信息擬合微動特征參數(shù)，反過來，根據(jù)微動特征參數(shù)提取結(jié)果更新檢測前跟蹤算法中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移集函數(shù)。最后，通過設(shè)定綜合判決準(zhǔn)則，來判斷目標(biāo)檢測和微動特征提取任務(wù)是否完成，從而在目標(biāo)檢測的同時有效提取目標(biāo)微動特征，從而解決雷達(dá)能夠在對目標(biāo)進(jìn)行檢測和跟蹤的同時實現(xiàn)目標(biāo)微動特征提取存在的問題。附圖說明圖1示出目標(biāo)幾何模型；圖2示出一種旋轉(zhuǎn)對稱目標(biāo)微動特征認(rèn)知提取方法的示意性流程圖；圖3示出目標(biāo)散射點距離隨時間的變化規(guī)律；圖4示出采用檢測前跟蹤方法獲得的三條距離軌跡；圖5示出各距離軌跡的微動參數(shù)擬合誤差；圖6示出各軌跡的微動參數(shù)擬合誤差變化過程；圖7示出各軌跡的預(yù)測位置與距離軌跡的誤差變化過程；圖8示出各軌跡的搜索距離門變化過程。具體實施方式下面結(jié)合實施例、附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。本發(fā)明的方法是：第一步：采用檢測前跟蹤方法獲取目標(biāo)散射點距離軌跡信息；第二步：構(gòu)利用距離軌跡信息擬合微動參數(shù)，反過來，根據(jù)微動參數(shù)估計結(jié)果更新檢測前跟蹤過程中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移集函數(shù)；第三步：從目標(biāo)檢測和微動特征提取兩方面綜合考慮設(shè)定判決準(zhǔn)則，來判斷目標(biāo)檢測和微動特征提取任務(wù)是否完成。實現(xiàn)上述本發(fā)明方法的具體步驟如下：第一步：如圖1和圖2所示，為目標(biāo)質(zhì)心，軸在電磁波入射方向和軸構(gòu)成的平面內(nèi)，并根據(jù)的右手螺旋定律建立軸，目標(biāo)以進(jìn)動角、進(jìn)動頻率繞z軸進(jìn)動，雷達(dá)波入射方向，為平均視線角，圓錐目標(biāo)的3個散射中心的位置為圖1中的,和，底圓半徑為，質(zhì)心到點距離記為，質(zhì)心到底圓的垂直距離記為；假設(shè)t=0時刻，在平面上的投影與軸的夾角為，則t時刻，在雷達(dá)視線上的投影為（1）其中為目標(biāo)徑向速度；錐底平面的法向為（2）與構(gòu)成平面的法向為（3）與構(gòu)成平面的方程為；和兩個散射中心在與構(gòu)成的平面與錐底平面的相交線上，則和兩個散射中心的矢量為（4）其中；由式（2）-（4）計算出，可得和在雷達(dá)視線上的投影為（5）可以看出，錐頂散射中心的距離軌跡表現(xiàn)為正弦形式，而邊緣滑動散射中心和的距離軌跡已經(jīng)偏離了標(biāo)準(zhǔn)正弦形式。采用檢測前跟蹤方法可有效提取目標(biāo)散射點距離軌跡，由于距離軌跡中包含了目標(biāo)微動參數(shù)與結(jié)構(gòu)參數(shù)等信息，進(jìn)而可根據(jù)目標(biāo)散射點距離軌跡實現(xiàn)目標(biāo)微動特征認(rèn)知提取。首先對雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行距離向脈壓處理，錐頂散射中心的距離軌跡呈正弦曲線形式（如式（1）所示），由參數(shù)、、、、和共同決定；錐底平面的滑動散射點中心和的距離軌跡已偏離標(biāo)準(zhǔn)正弦形式（如式（5）所示），由參數(shù)、、、、、、共同決定。設(shè)雷達(dá)第幀（即第個脈沖）得到的目標(biāo)一維距離像由個分辨單元構(gòu)成，第個分辨單元上的量測值為；則第幀的量測值為（6）前幀的量測值可表示為（7）設(shè)狀態(tài)對應(yīng)的前幀能量累積值為，那么第幀狀態(tài)的能量累積值可表示為（8）其中，為可轉(zhuǎn)移到狀態(tài)的所有可能狀態(tài)的集合，由目標(biāo)距離變化規(guī)律確定；對積累幀后的目標(biāo)函數(shù)設(shè)置門限，對能量累積函數(shù)值大于門限的狀態(tài)進(jìn)行航跡回溯；回溯過程所涉及到的狀態(tài)可通過下式得到（9）其中，為回溯函數(shù)，用來記錄各個階段使能量累積值達(dá)到最大的目標(biāo)狀態(tài)；目標(biāo)狀態(tài)序列即為目標(biāo)距離軌跡的估計值，可實現(xiàn)目標(biāo)散射點距離軌跡信息的有效獲取。第二步：當(dāng)目標(biāo)存在時，對于散射中心，回溯出的距離軌跡應(yīng)為式（1）所示的正弦曲線形式，對于散射中心和,回溯出的距離軌跡應(yīng)為式（5）所示的偏離正弦曲線的復(fù)雜形式；對于每一條回溯出的距離軌跡，分別根據(jù)式（1）和式（5）擬合出兩組參數(shù)：、、、、、，以及、、、、、、，定義根據(jù)式（1）和式（5）獲得的參數(shù)擬合誤差分別為：（10）（11）其中比較擬合誤差和，若，則認(rèn)為該距離軌跡由頂點散射點形成，可提取出微動特征參數(shù)、、、、、；反之，則認(rèn)為該距離軌跡由錐底平面的滑動散射點形成，可提取出微動特征參數(shù)、、、、、、；在此基礎(chǔ)上，通過建立微動特征參數(shù)提取結(jié)果與目標(biāo)檢測前跟蹤過程之間的信息反饋，更新目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)；目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移是指經(jīng)過一幀的時間間隔，目標(biāo)可能出現(xiàn)的位置狀態(tài)；狀態(tài)轉(zhuǎn)移集的確定會直接影響檢測前跟蹤和微動特征提取的效率和性能；根據(jù)目標(biāo)微動特征參數(shù)提取結(jié)果，預(yù)測下一幀目標(biāo)散射點的距離信息，可實現(xiàn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移集的認(rèn)知更新；設(shè)第幀時提取到的錐頂散射點微動特征參數(shù)為、、、、、；提取到的錐底散射點微動特征參數(shù)為、、、、、、。則對于，根據(jù)微動特征參數(shù)提取結(jié)果可以確定狀態(tài)轉(zhuǎn)移集為（12）其中為搜索范圍自適應(yīng)調(diào)整函數(shù)，控制檢測前跟蹤過程中搜索距離門的大小；函數(shù)以第幀時微動特征參數(shù)擬合誤差為自變量，當(dāng)擬合誤差較大時，說明對下一幀距離信息預(yù)測的精度較低，搜索距離門應(yīng)適當(dāng)增大；當(dāng)擬合誤差較大時，說明對下一幀距離信息預(yù)測的精度較高，可適當(dāng)減小搜索距離門以減小算法運算量；因此，應(yīng)為增函數(shù)，定義為（13）其中為搜索距離門最小值。第三步：在傳統(tǒng)檢測前跟蹤算法中，通過將能量累積值與門限值進(jìn)行比較來判斷目標(biāo)是否存在；然而，在設(shè)置檢測門限時需已知噪聲方差的大小以及回波能量的強度，給門限設(shè)置帶來了困難；由于本發(fā)明通過閉環(huán)信息反饋回路將目標(biāo)檢測與微動特征提取過程緊密相連，需要通過綜合分析給出目標(biāo)存在與否的判斷準(zhǔn)則，以及目標(biāo)微動特征提取處理過程的起始和終止條件；在本發(fā)明中，綜合考慮能量累積值與微動特征參數(shù)提取結(jié)果，不再單純依靠傳統(tǒng)的能量累積值門限判決方法來判斷目標(biāo)存在與否，當(dāng)微動特征提取精度足夠高時，同樣認(rèn)為目標(biāo)存在且已成功提取出目標(biāo)微動特征，無需再進(jìn)行能量累積；首先設(shè)置兩個檢測門限：低檢測門限和高檢測門限；當(dāng)能量累積值大于高檢測門限時，判決目標(biāo)存在，擬合獲得目標(biāo)微動特征參數(shù)；當(dāng)能量累計值小于高檢測門限時，可根據(jù)微動特征提取精度判斷目標(biāo)是否存在，具體方法如下：當(dāng)?shù)趲芰坷鄯e值大于時，根據(jù)式（9）回溯得到目標(biāo)散射點的距離軌跡估計值，分別根據(jù)錐頂散射點和錐底散射點的距離軌跡形式（式（1）和式（5））擬合出兩組微動特征參數(shù)，比較兩種擬合誤差，確定散射點屬性，從而得到第幀時散射點的微動特征提取結(jié)果，并將擬合誤差記為，在此基礎(chǔ)上，利用微動特征參數(shù)提取結(jié)果更新狀態(tài)轉(zhuǎn)移集，對第幀數(shù)據(jù)進(jìn)行能量累積并回溯目標(biāo)距離軌跡，通過曲線擬合和誤差比較，獲得第幀時散射點的微動特征提取結(jié)果，并將擬合誤差記為；若擬合誤差很小，且對目標(biāo)下一幀位置信息的預(yù)測足夠準(zhǔn)確，則認(rèn)為微動特征提取精度已到達(dá)要求，同時可判定目標(biāo)存在，不需要再進(jìn)行能量累積；否則，認(rèn)為累計能量不足，需要繼續(xù)對幀數(shù)據(jù)進(jìn)行能量累積并重復(fù)上述步驟。本發(fā)明中，定義微動特征提取精度判決變量為（14）其中是擬合誤差門限，為根據(jù)第幀時散射中心的微動特征提取結(jié)果預(yù)測得到的第幀散射中心距離信息，為第幀能量累計后回溯得到的目標(biāo)距離軌跡；當(dāng)能量累積值大于或微動特征提取精度判決變量為1時，均認(rèn)為目標(biāo)存在，且實現(xiàn)了對目標(biāo)的微動特征參數(shù)提??；經(jīng)過上述第一至第三步，可實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)對稱目標(biāo)的微動特征認(rèn)知提取，在對目標(biāo)進(jìn)行檢測、跟蹤的同時實現(xiàn)目標(biāo)微動特征有效提取。實例：旋轉(zhuǎn)對稱目標(biāo)微動特征提取系統(tǒng)仿真參數(shù)設(shè)定：雷達(dá)與目標(biāo)的幾何模型如圖1所示，目標(biāo)以進(jìn)動角、進(jìn)動頻率繞z軸進(jìn)動，雷達(dá)波平均視線角，目標(biāo)徑向速度。目標(biāo)由3個散射中心組成，分別為錐頂散射中心,以及錐底散射中心和，底圓半徑為，質(zhì)心到點距離記為，質(zhì)心到底圓的垂直距離記為。雷達(dá)發(fā)射線性調(diào)頻信號載頻為1ghz，脈沖信號的脈寬為，帶寬為3ghz，調(diào)頻率為，雷達(dá)脈沖重復(fù)頻率，信噪比為。針對上述設(shè)定的參數(shù)進(jìn)行仿真，圖3示出了目標(biāo)散射點距離隨時間的變化規(guī)律。采用所提出的旋轉(zhuǎn)對稱目標(biāo)認(rèn)知微動特征提取方法對每一幀回波數(shù)據(jù)的距離像進(jìn)行能量累積，設(shè)置低檢測門限值，高檢測門限值，微動特征提取擬合誤差門限。當(dāng)積累到133幀時，能量累積值大于門限值，圖4示出了根據(jù)式（9）回溯得到的三條距離軌跡，為描述方便從上到下分別記為軌跡1、軌跡2和軌跡3。對于各軌跡，分別根據(jù)式（1）和式（5），采用最小二乘法進(jìn)行微動參數(shù)擬合并計算擬合誤差和，結(jié)果如圖5所示。從圖5中可以看出，軌跡1的大于，因此判斷該軌跡對應(yīng)于錐頂散射點；軌跡2和3的小于，因此判斷這兩條軌跡對應(yīng)于錐底散射點。分別采用最小二乘法擬合出各散射點微動參數(shù)。此時，能量累積值小于限值且微動特征提取精度判決變量取值為0，因此需要繼續(xù)進(jìn)行能量累積。利用估計得到的微動特征參數(shù)，根據(jù)式（12）更新目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移集。當(dāng)積累到第185幀時，微動特征提取精度判決變量取值為1，此時認(rèn)為目標(biāo)存在且獲得有效的目標(biāo)微動參數(shù)提取結(jié)果。三條距離軌跡的微動參數(shù)擬合誤差，預(yù)測位置與距離軌跡的誤差以及搜索距離門的變化過程如圖6-圖8所示。從圖6-圖8中可以看出，隨著能量的累積，回溯得到的距離軌跡信息增加，因此微動特征提取精度提高，預(yù)測位置與距離軌跡的誤差逐漸減小，搜索距離門也隨著預(yù)測精度的提高而減小。表1示出了各散射點的微動特征參數(shù)提取結(jié)果，與理論值十分接近，說明了本發(fā)明所提方法的有效性。表1各散射點的微動特征參數(shù)提取結(jié)果特征參數(shù)12.92100.5290.31725.96911.621特征參數(shù)20.3160.94100.5110.32126.80711.489特征參數(shù)30.2991.10600.5140.30626.31211.358本發(fā)明中將散射點的距離隨時間的變化曲線稱為“距離軌跡”。在此基礎(chǔ)上，通過建立閉環(huán)反饋將目標(biāo)微動特征提取引入到目標(biāo)檢測前跟蹤過程中，即利用所獲得的目標(biāo)散射點距離軌跡信息擬合微動特征參數(shù)，反過來，根據(jù)微動特征參數(shù)提取結(jié)果更新檢測前跟蹤算法中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移集函數(shù)。最后，通過設(shè)定綜合判決準(zhǔn)則，來判斷目標(biāo)檢測和微動特征提取任務(wù)是否完成，從而在目標(biāo)檢測的同時有效提取目標(biāo)微動特征，從而解決雷達(dá)能夠在對目標(biāo)進(jìn)行檢測和跟蹤的同時實現(xiàn)目標(biāo)微動特征提取存在的問題。當(dāng)前第1頁12