基于PCT的飞行体转速提取方法研究

邓 睿，苏 中

(1.北京信息科技大学 高动态导航技术北京市重点实验室，北京 100192；2.北京信息科技大学 现代测控技术教育部重点实验室，北京 100192)

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随着科技发展，常规武器技术不断提高，对武器系统精度的要求也随之提高，相应地对弹丸复杂运动特征进行解耦得到单一运动特征的精度就有了越来越高的要求。提取瞬态信号一直是数据处理研究中的热门，军工领域对高动态载体测试数据的瞬态信号的提取具有重大工程意义[1]。高动态飞行体要飞行平稳需保持高速旋转，利用其陀螺定向性保证弹头向前稳定飞行，但高动态飞行体的飞行数据超出了陀螺仪的量程精度[2]，这使得对高动态载体运动特征的认知成为当今研究与应用领域的一大难点。

常见的对飞行体运动特征进行分析的研究方法有很多，如过零法、短时傅里叶变换[3](short-time fourier transform，STFT)、极值法、魏格纳-威利分布[4](Wigner-Ville distribution，WVD)、小波变换[5](wavelet transform，WT)、希尔伯特-黄变换[6](Hilbert-Huang transform，HHT)等。算法不同，估计精度不同，适用的信号不同，优缺点也不同。

1947年R.K.Potter 等首次提出了STFT，其核心思想是对时域信号加窗，然后对加窗后的信号做傅里叶变换，对视窗函数做平移，最后得到由一系列频谱组成的二维图像[7]。

但由于STFT的窗函数固定，因此STFT无法保障同时在时域和频域内都达到令人满意的测量精度。WT继承了STFT的视窗函数，但同样无法保障同时在时域和频域内都达到令人满意的测量精度[8]。HHT分析信号时，第一步先对信号进行EMD分解(empirical mode decomposition)，分解结果为IMF(intrinsic mode function)，然后对分解信号进行希尔伯特变换(Hilbert transform，HT)解调，以此获取目标信号的瞬时频率，但是这种算法因为EMD固有的问题而存在一定的缺陷[9]。……