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Data-Driven STFT for UAV Micro-Doppler Signature Analysis

机译：数据驱动的STFT用于无人机微多普勒签名分析

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The Short Time Fourier Transform (STFT) constructs the instantaneous spectrum of an observed dataset after applying a temporal taper for the sake of micro-Doppler feature extraction. Here, the temporal window applied to the STFT is adjusted proportionally to the instantaneous periodicity of the dataset as to establish more consistent UAV micro-Doppler signatures and improve the separability of relevant features. The outlined approach is developed in the context of UAV rotor blade analysis. Techniques for estimating the periodicity of the radar returns and examining the temporal correlation of the signal are presented. To demonstrate the efficacy of the proposed data-driven STFT algorithm, simulated and experimentally measured results of UAV rotor blades are analyzed.
机译：为了进行微多普勒特征提取，在应用时间锥化之后，短时傅立叶变换（STFT）构造了观测数据集的瞬时频谱。在这里，应用于STFT的时间窗口与数据集的瞬时周期成比例地进行调整，以建立更一致的UAV微多普勒签名并改善相关特征的可分离性。概述的方法是在无人机转子叶片分析的背景下开发的。提出了估计雷达回波的周期性并检查信号的时间相关性的技术。为了证明所提出的数据驱动STFT算法的功效，分析了无人机转子叶片的仿真和实验测量结果。

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