《表1 目标车辆提取效果比较》

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《基于小波降噪的雷达时频信号互相关测速算法》

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对实测数据进行车辆目标信号提取，在获取车辆信号频谱时分别采用FFT方法和Burg方法，Burg方法又分别采用了不同的阶数，分别为p=5，p=15，p=25，p=50，p=100，对比结果如表1所示。由表1可知：Burg算法的信噪比明显高于FFT方法，较高的信噪比对于信号检测非常有利。随着Burg算法模型阶数的提高，信号的分辨率也逐渐提高，但是当阶数过低（p=5）时分辨率较低，造成漏警率较高；阶数过高（p=100）时容易出现谱峰分裂，出现大量虚假谱峰，无法正确判断车辆，造成虚警率和漏警率都很高。频谱特征如图10所示，在12和27频点存在两辆车。综合考虑信噪比、虚警率、漏警率和处理时间，采用p=25阶的Burg模型算法获取车辆时频信息。