[發明專利]一種回波數據散射特征提取方法及系統

有效

• 申請號: 202010151295.8
• 申請日: 2020-03-06
• 公開（公告）號: CN111308438B
• 公開（公告）日: 2021-11-02
• 發明（設計）人: 李尚生;王旭坤;但波;付哲泉
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍海軍航空大學
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41;G06F17/16
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 楊媛媛

本發明涉及一種回波數據散射特征提取方法及系統，包括將獲取的雷達回波數據處理得到具有Hankel矩陣形式的回波數據矩陣；計算回波數據矩陣的自相關函數和互相關函數；對自相關函數進行奇異值分解確定最小奇異值，利用互相關函數和最小奇異值構建降噪矩陣；對矩陣束進行廣義特征值分解得到廣義特征值，并根據廣義特征值估算散射中心位置信息、估算散射中心類型和散射中心幅度；矩陣束是根據降噪矩陣以及對自相關函數奇異值分解后得到的主左奇異矢量構成的矩陣、主奇異值構成的對角矩陣、主右奇異矢量構成的矩陣構建得到的。采用本發明一定程度上降低了噪聲對信號的影響，使得在低信噪比條件下散射中心參數提取精度得到提高。

技術領域

本發明涉及回波數據散射特征檢測領域，特別是涉及一種回波數據散射特征提取方法及系統。

背景技術

現有的TLS-ESPRIT(Total Least Squares-Estimating Signal Parameter viaRotational Invariance Techniques，TLS-ESPRIT)算法是一種陣列信號中的超分辨算法，可以應用于復雜目標散射中心參數的提取，存在著在低信噪比條件下散射中心參數提取誤差大、準確率低的缺點。

發明內容

本發明的目的是提供一種回波數據散射特征提取方法及系統，通過將回波數據進行疊加重新排成具有Hankel矩陣的形式，達到了在低信噪比條件下提高散射中心參數提取精度的目的。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種回波數據散射特征提取方法，包括：

獲取雷達回波數據并進行處理，得到具有Hankel矩陣形式的回波數據矩陣；

計算所述回波數據矩陣的自相關函數以及所述回波數據矩陣與平移矩陣之間的互相關函數；所述平移矩陣為所述回波數據矩陣平移后的矩陣；

對所述自相關函數進行奇異值分解，確定最小奇異值；

利用所述互相關函數和所述最小奇異值，構建降噪矩陣；

對矩陣束進行廣義特征值分解，得到廣義特征值，并根據所述廣義特征值估算散射中心位置信息；所述矩陣束是根據所述降噪矩陣以及對所述自相關函數奇異值分解后得到的主左奇異矢量構成的矩陣、主奇異值構成的對角矩陣、主右奇異矢量構成的矩陣構建得到的；

根據信號模式矢量和所述散射中心位置信息估算散射中心類型；

根據散射中心響應矩陣估算散射中心幅度。

可選的，所述計算所述回波數據矩陣的自相關函數以及所述回波數據矩陣與平移矩陣之間的互相關函數，具體包括：

根據公式計算所述回波數據矩陣的自相關函數；

根據公式計算所述回波數據矩陣與平移矩陣之間的互相關函數；

其中，所述回波數據矩陣為

所述平移矩陣為

m＝1,2,...,M，M表示發射頻點總數，N＝M-P+1，I表示散射中心的總數；x()表示回波向量。

可選的，所述對所述自相關函數進行奇異值分解，確定最小奇異值，具體包括：