[發明專利]一種基于貝塞爾曲線擬合雷達輻射源個體識別方法及系統有效
| 申請號： | 201810879918.6 | 申請日： | 2018-08-03 |
| 公開（公告）號： | CN108957421B | 公開（公告）日： | 2020-09-18 |
| 發明（設計）人： | 邢小鵬;黃潔;陳世文;趙擁軍 | 申請（專利權）人： | 中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學 |
| 主分類號： | G01S7/41 | 分類號： | G01S7/41 |
| 代理公司： | 鄭州睿信知識產權代理有限公司 41119 | 代理人： | 崔旭東 |
| 地址： | 450052 河南省鄭*** | 國省代碼： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 貝塞爾 曲線擬合 雷達 輻射源 個體 識別 方法 系統 | ||
1.一種基于貝塞爾曲線擬合的雷達輻射源個體識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
1)提取雷達脈沖信號的脈內無意調制特征D，特征D的表達式為：
D＝{y(n)|n∈[0,N-1]}
其中N為脈沖持續時間內的采樣點數，y(n)為脈內無意調相特征；
2)利用貝塞爾曲線對特征D所在的曲線進行擬合；
3)提取步驟2)中擬合后曲線的控制點，將控制點作為雷達脈沖信號的個體特征，對其進行識別；
步驟2)中擬合通過構造目標函數來實現的，所構造的目標函數為：
其中F(x)為殘差的F范數，稱為伯恩斯坦多項式，Pi i∈[0,d]為控制點，為二項式系數。
2.根據權利要求1所述的一種基于貝塞爾曲線擬合的雷達輻射源個體識別方法，其特征在于，步驟3)中提取控制點的方法為高斯牛頓法或LM算法。
3.根據權利要求1或2所述的一種基于貝塞爾曲線擬合的雷達輻射源個體識別方法，其特征在于，通過神經網絡分類器對所述控制點進行識別。
4.一種基于貝塞爾曲線擬合的雷達輻射源個體識別系統，包括處理器和儲存器，其特征在于，所述處理器執行存儲在儲存器中的如下方法指令：
1)提取雷達脈沖信號的脈內無意調制特征D，特征D的表達式為：
D＝{y(n)|n∈[0,N-1]}
其中N為脈沖持續時間內的采樣點數，y(n)為脈內無意調相特征；
2)利用貝塞爾曲線對特征D所在的曲線進行擬合；
3)提取步驟2)中擬合后曲線的控制點，將控制點作為雷達脈沖信號的個體特征，對其進行識別；
步驟2)中目標函數為：
其中F(x)為殘差的F范數，稱為伯恩斯坦多項式，Pi i∈[0,d]為控制點，為二項式系數。
5.根據權利要求4所述的一種基于貝塞爾曲線擬合的雷達輻射源個體識別系統，其特征在于，步驟3)中提取控制點的方法為高斯牛頓法或LM算法。
6.根據權利要求4或5所述的一種基于貝塞爾曲線擬合的雷達輻射源個體識別系統，其特征在于，通過神經網絡分類器對所述控制點進行識別。
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