[發明專利]HRRP歷史特征輔助的信號模糊數據關聯方法及系統

有效

• 申請號: 202010594709.4
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111830501B
• 公開（公告）日: 2023-04-28
• 發明（設計）人: 王鋒;韓卓茜;吳楠;李卓倫;儲雪峰;王靜;程鵬舉
• 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: G01S13/89
• 分類號: G01S13/89
• 代理公司: 鄭州大通專利商標代理有限公司 41111
• 代理人: 周艷巧

本發明屬于雷達信號處理技術領域，特別涉及一種HRRP歷史特征輔助的信號模糊數據關聯方法及系統，針對在雜波密度大且目標航跡發生交叉時的數據關聯問題，通過對目標HRRP數據進行特征提取，有效降低HRRP數據的姿態、幅度、時移敏感性；利用航跡起始數據的特征構建初始特征樣本庫和利用歷史時刻數據的特征構建歷史特征樣本庫，根據目標特征的取值區間化的特征，利用區間熵權法計算特征權重，通過計算量測與目標的模糊隸屬度構建模糊矩陣，在最大隸屬度原則的基礎上實現模糊數據關聯。本發明能夠提升信號數據關聯分析性能和精確度，能夠有效避免航跡誤跟、漏跟或錯跟等情形，在目標跟蹤識別等雷達信號處理領域具有較好地應用前景。

技術領域

本發明屬于雷達信號處理技術領域，特別涉及一種HRRP歷史特征輔助的信號模糊數據關聯方法及系統。

背景技術

隨著通信、雷達以及干擾技術的發展和應用，電磁環境日益復雜，再加上背景噪聲和觀測誤差的影響，使觀測數據模糊性和不確定性凸顯，影響了最近鄰數據關聯、概率數據關聯、聯合概率數據關聯以及多假設跟蹤等傳統數據關聯算法的關聯性能。模糊數學是一種有效處理模糊性、不確定性數據的數學工具。現有研究中，基于模糊邏輯的模擬標準關聯度量的數據關聯、引入遠近距公共觀測影響因子重建模糊矩陣、基于模糊關系聚類的多目標數據關聯，在航跡交叉和雜波密度大的場景下，易出現航跡誤跟和漏跟問題。由于雷達除了能夠探測目標的方位、距離、速度等運動參數，還可以獲取目標散射截面積、高分辨一維距離像(High?Resolution?one-dimensional?Range?Profile,HRRP)以及二維圖像等非運動參數。將非運動參數用于輔助數據關聯，可以有效提高算法的關聯性能。例如，將目標距離、方位、雷達散射截面積模糊融合實現數據關聯，將目標的HRRP特征結合深度學習用于目標識別、利用HRRP的姿態敏感性，對目標姿態角實時估計后與目標位置信息融合等。但以上方案依賴目標姿態角，當航跡交叉時會出現目標錯跟問題，影響數據關聯分析精確度和效率。

發明內容

為此，本發明提供一種HRRP歷史特征輔助的信號模糊數據關聯方法及系統，針對雜波密度大且航跡交叉時數據關聯問題，利用航跡起始的HRRP提取特征構建初始特征樣本庫并實時更新，利用歷史時刻的特征修正當前時刻的關聯結果，提升信號數據關聯分析性能，具有較好的應用前景。

按照本發明所提供的設計方案，一種HRRP歷史特征輔助的信號模糊數據關聯方法，包含如下內容：

獲取當前時刻目標觀測數據，利用航跡起始中目標關聯量測的HRRP特征構建初始特征樣本庫，并對其實施更新；

針對初始特征樣本庫，利用區間熵權法獲取初始特征權重，并利用有限長度歷史時刻的HRRP特征構建歷史特征樣本庫；

依據歷史特征樣本庫修正當前時刻初始樣本特征庫模糊矩陣，得到目標信號當前模糊數據關聯結果。

作為本發明HRRP歷史特征輔助的信號模糊數據關聯方法，進一步地，假設雷達信號為步進頻率雷達，依據步進頻率雷達啟示頻率、步進頻率、目標分散點相對雷達徑向距離和速度、及步進頻率雷達一組脈沖信號脈沖數來獲取目標信號的HRRP表示；針對HRRP表示，通過對目標HRRP特征提取，獲取時刻k時目標信號HRRP特征向量。

作為本發明HRRP歷史特征輔助的信號模糊數據關聯方法，進一步地，區間熵權法獲取權重過程中，首先將樣本庫中不同目標不同特征取值范圍區間化，通過計算區間信息熵來獲取特征權重，其中，區間信息熵通過不同目標特征取值區間內出現概率的對數來獲取，以衡量特征的不確定性和區間模糊性。

作為本發明HRRP歷史特征輔助的信號模糊數據關聯方法，進一步地，通過衡量量測與特征樣本庫中目標或虛警的特征相似程度來獲取量測與目標的模糊隸屬度，構建初始特征樣本庫的模糊矩陣。