[發(fā)明專利]基于幅度相位雙通道網(wǎng)絡的雷達微多普勒目標識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110032907.6
• 申請日: 2021-01-12
• 公開（公告）號: CN112882009B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發(fā)明（設計）人: 王鵬輝;鄧心慰;劉宏偉;丁軍;邵帥;陳渤;趙希宇;糾博
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S13/52
• 分類號: G01S13/52;G01S7/292;G01S7/41
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 田文英;王品華

本發(fā)明公開了一種基于幅度相位雙通道網(wǎng)絡的雷達微多普勒目標識別方法，用于解決現(xiàn)有技術提取的特征有缺失導致的目標識別準確率低，以及現(xiàn)有技術測試階段運算量大、實時性差的問題。本發(fā)明的實現(xiàn)步驟為：(1)生成訓練集；(2)構建幅度相位雙通道網(wǎng)絡；(3)訓練幅度相位雙通道網(wǎng)絡；(4)目標識別。本發(fā)明通過構建幅度相位雙通道網(wǎng)絡，同時利用微動分量回波信號的幅度信息和相位信息對網(wǎng)絡進行訓練，實現(xiàn)了對目標回波信息的充分利用。而且本發(fā)明構造的網(wǎng)絡是一種端到端的分類模型，易訓練和使用，實時性能更好，有效地提高了雷達微多普勒目標的識別準確率。

技術領域

本發(fā)明屬于雷達技術領域，更進一步涉及雷達自動目標識別RATR技術領域中的一種基于幅度相位雙通道網(wǎng)絡的雷達微多普勒目標識別方法。本發(fā)明采用幅度相位雙通道網(wǎng)絡對雷達微多普勒目標進行識別。

背景技術

微多普勒目標主要利用目標微動特性進行目標識別。雷達目標除質心平動以外還存在某些部件的振動或轉動，這些轉動等稱為微動，由微動產(chǎn)生的多普勒頻率被稱為微多普勒頻率。不同的微動對回波的調制效果有所不同，因此，可以提取基于微多普勒效應的調制回波的相關特征，選擇合適的分類器，從而實現(xiàn)對探測目標的識別。

目前現(xiàn)有的關于微多普勒目標識別方法主要是先對目標回波進行預處理，再人工選取時域、頻域等特征，利用支撐向量機SVM或隨機森林分類器進行分類，識別準確率的高低很大程度上取決于人工選取特征的代表性，或者是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行識別，但是只利用了雷達回波的幅度部分，導致雷達回波信息利用不充分。

西安寧遠電子電工技術有限公司在其申請的專利文獻“基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的雷達目標多普勒像分類識別方法”(專利申請?zhí)枺篊N201911254099.7，申請公布號：CN111220958A)中提出了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的雷達目標多普勒像分類識別方法。該方法通過雷達設備采集到原始回波數(shù)據(jù)，經(jīng)過脈沖壓縮、動目標檢測得到包含目標和雜波的每幀數(shù)據(jù)，根據(jù)不同目標的多普勒差異性，提取出目標所在距離單元內的實一維多普勒像，構成數(shù)據(jù)集；設計一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對模型參數(shù)進行初始化；通過前向傳播和后向傳播過程訓練網(wǎng)絡，并計算損失函數(shù)；迭代訓練直到損失函數(shù)收斂或者達到最大次數(shù)，訓練結束得到一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型。該方法存在的不足之處是，該方法舍棄了目標回波信號的相位信息，提取到的特征有缺失，不能充分反映目標的形狀、結構信息，因此該方法的分類模型對于待識別目標的識別準確率較低。

西安電子科技大學在其申請的專利文獻“基于廣義匹配濾波的飛機目標雜噪穩(wěn)健分類方法”(專利申請?zhí)枺篊N201410128512.6，申請公布號：CN103885043A)中提出了一種基于廣義匹配濾波的飛機目標分類方法。該方法的具體步驟是：第一步：利用雷達接收實測數(shù)據(jù)，針對接收到的實測數(shù)據(jù)；第二步：得出飛機目標回波樣本的自相關矩陣；第三步：得出廣義匹配濾波的白化矩陣；第四步：得出飛機目標回波樣本在濾除雜波和噪聲后的自相關矩陣；第五步：得出實測數(shù)據(jù)的3維特征譜散布特征；第六步：得出訓練數(shù)據(jù)特征矩陣，利用訓練數(shù)據(jù)特征矩陣訓練支撐向量機分類器；第七步：利用訓練完成的支撐向量機分類器對實測數(shù)據(jù)的3維特征譜散布特征進行分類。該方法存在的不足之處是：該方法利用廣義匹配濾波對雷達回波數(shù)據(jù)進行濾除雜波和噪聲操作后，利用人工特征提取的方法訓練支撐向量機分類器，該方法分類性能的好壞很大部分取決于噪聲濾除效果和人工特征提取的效果，且人工提取特征的計算量較大，不能滿足目標識別實時性要求。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于針對上述現(xiàn)有技術存在的不足，提出了一種基于幅度相位雙通道網(wǎng)絡的雷達微多普勒目標識別方法，用于解決現(xiàn)有技術提取的特征有缺失，不能充分反映目標的形狀、結構信息，導致的對于待識別目標識別準確率較低的問題，以及現(xiàn)有技術需要人工選取特征，測試階段運算量大、實時性差的問題。