[發明專利]基于雙層雙通道卷積神經網絡的多類型進動彈頭參數估計方法

有效

• 申請號: 202011263534.5
• 申請日: 2020-11-12
• 公開（公告）號: CN112487704B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 陳如山;丁大志;樊振宏;何姿;李猛猛;張曉杰;張杰
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 王瑋

發明公開了一種基于雙層雙通道卷積神經網絡的多類型進動彈頭參數估計方法。首先在一個視角下對一種類型的不同大小的彈頭發射單一頻率脈沖，得到該視角下同一類型不同大小彈頭的主極化回波數據，接著從另一視角下發射單一頻率脈沖，得到該視角下同一類型不同大小彈頭的主極化回波數據，然后換另一種類型的彈頭重復上述操作，直至所有類型的彈頭都有兩種視角下的主極化回波。然后對得到的回波數據進行時頻變換，得到大量的時頻圖。將同一彈頭兩種視角兩種主極化下的四張時頻圖作為一組數據，將得到的數據劃分為訓練集和測試集。搭建雙通道雙層卷積神經網絡回歸模型，將得到的訓練集行進訓練，將測試集進行測試，并得到各類型彈頭各參數的相對均方根誤差。本發明能夠用來對多類型彈頭進行參數估計。

技術領域

本發明屬于信號處理技術領域，特別是一種基于雙層雙通道卷積神經網絡的多類型進動彈頭參數估計方法。

背景技術

彈道導彈在空中高速飛行時，自旋運動保持了其姿態的穩定性，橫向的干擾會使自旋運動轉化為進動的形式，其中自旋是指彈道導彈繞自身對稱軸的旋轉運動，進動是指彈道導彈在自旋的同時繞錐旋軸的旋轉。

空間目標識別是彈道導彈防御系統中至關重要的環節。中段飛行是彈道導彈飛行過程中歷時最長的，且所處的空間環境相對簡單，此時的目標表現為目標在平動的同時還繞質心小幅轉動。進動可以反映出更多的目標特征，如目標尺寸大小和質量分布等，這些特征對于真假目標識別是十分重要的，因此利用進動進行的目標參數估計得到了越來越多的研究。

當目標進動時，被其反射的雷達回波會受到調制，這種調制體現在兩個方面：微距調制與微多普勒頻率調制。微距調制主要是針對寬帶雷達提出的，表現為目標散射中心位置在回波一維距離像序列上周期性變化。微距調制是目標散射中心相對雷達距離發生變化引起的，可以用來對目標尺寸和進動參數進行估計，現有方法也大多是利用一維距離像序列進行參數估計的。而微多普勒頻率調制主要是針對窄帶雷達提出的，表現為目標散射中心速度相對雷達的變化。相對于微距變化，微多普勒頻率的優勢在于其對雷達帶寬要求低，且由于電磁波波長短，因此頻率變化幅度更大，更容易被提取利用。傳統的方法是在目標時頻圖中提取微多普勒曲線與理論的微多普勒曲線公式進行最小二乘從而在參數空間搜索最優解，這個方法每次只能對一個彈頭進行參數估計，參數空間過大會導致搜索緩慢，且目標曲線提取的精度受人為影響，提取不準會導致估計結果不準。本方法不受人為影響，卷積神經網絡一旦訓練完成，測試時就可以立即給出目標的參數估計結果，且可以同時測試多組數據。傳統方法給出的都是只能估計一種彈頭的方法，普適性不強,

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于雙層雙通道卷積神經網絡的多類型進動彈頭參數估計方法。

實現本發明目的的技術解決方案為：一種基于雙層雙通道卷積神經網絡的多類型進動彈頭參數估計方法，包括以下步驟：

步驟1、在一個視角下對一種類型的不同大小的彈頭發射單一頻率脈沖，得到該視角下同一類型不同大小彈頭的主極化回波數據；

步驟2、從另一視角下發射單一頻率脈沖，得到該視角下同一類型不同大小彈頭的主極化回波數據；

步驟3、換另一種類型的彈頭重復步驟1和步驟2，直至所有類型的彈頭都有兩種視角下的主極化回波；

步驟4、對得到的回波數據進行時頻變換，得到大量的時頻圖；

步驟5、將同一彈頭兩種視角兩種主極化下的四張時頻圖作為一組數據，將得到的數據劃分為訓練集和測試集；

步驟6、搭建雙通道雙層卷積神經網絡回歸模型；

步驟7、將步驟5得到的訓練集行進訓練；

步驟8、將步驟5的測試集進行測試，并得到各類型彈頭各參數的相對均方根誤差。