5.2. 多普勒中心估计

5.2.1. 引言

多普勒中心频率简称多普勒中心, 用于估计多普勒中心频率的算法通常称为多普勒中心估计器(Doppler Centroid Estimator, DCE).

• 是什么

• 为什么

• 怎么做

多普勒中心频率组成

(5.18)$f_{\eta_c} = f_{\eta_c}^{\prime} + M_a F_{sa}$

其中, $f_{\eta_c}$ 为方位向绝对多普勒中心频率, $f_{\eta_c}^{\prime}\in {-F_{sa}/2, F_{sa}/2}$ 为方位向基带多普勒中心频率, 也称为 $f_{\eta_c}$ 的小数部分, $M_a\in {\mathbb Z}^+$ 为多普勒模糊数, $F_{sa}$ 为方位向采样率, $M_aF_{sa}$ 称为 $f_{\eta_c}$ 的整数部分. 多普勒中心频率估计通常是估计小数部分频率, 多普勒中心频率估计算法通常称为多普勒中心估计器(Doppler Centroid Estimator, DCE), 估计后的频率通常称为精细(fine)多普勒中心频率; 多普勒模糊数估计算法通常称为多普勒模糊求解器(Doppler Ambiguity Resolver, DAR), 多普勒中心与多普勒模糊数的估计通常是不独立的.

多普勒中心不仅受方位向的运动影响, 也会随着距离向距离的改变而改变, 所以同时需要估计不同距离单元的多普勒中心, 并用多项式函数拟合的方法来得到准确的估计 [2].

5.2.2. 传统估计方法

5.2.3. 怎么做

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