[發明專利]基于改進OS-CFAR檢測與時頻聚類的雷達目標微多普勒提取方法

有效

• 申請號: 202110093333.3
• 申請日: 2021-01-19
• 公開（公告）號: CN112946620B
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 張文鵬;劉永祥;姜衛東;高勛章;張雙輝;霍凱
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G01S13/50
• 分類號: G01S13/50
• 代理公司: 湖南企企衛知識產權代理有限公司 43257
• 代理人: 任合明

本發明屬于雷達信號處理領域，涉及一種基于OS?CFAR與時頻聚類的雷達目標微多普勒提取方法，該方法在獲取雷達目標回波的時頻圖后，基于改進OS?CFAR檢測方法提取每個時刻的微多普勒分量，進行一維時頻聚類；然后，聯合所有時刻的微多普勒分量，進行二維時頻聚類；最后，對聚類結果進行統計，根據統計屬性去除無效的微多普勒分量，得到最終的目標微多普勒提取結果。有益效果如下：本發明能夠實現多分量微多普勒提取，能夠處理有噪聲的雷達目標回波，能夠作為進一步估計微動參數的有效依據，相比原有OS?CFAR檢測算法運行時間節約50％以上。

技術領域

本發明屬于雷達信號處理領域，涉及一種基于改進有序統計量恒虛警檢測(ordered statistic-constant false alarm rate，OS-CFAR)與時頻聚類的雷達目標微多普勒提取方法。

背景技術

雷達目標的運動產生多普勒。不同的運動方式將產生具有不同變化特性的多普勒。特別地，當雷達目標具有微動時，雷達回波將具有微多普勒效應，即受到時變的頻率調制。目標的微動包括振動、轉動、進動等往復性運動。目標的微多普勒包含了目標的獨特運動信息，可用作辨識目標的有效特征。例如，不同類型的飛機具有不同的旋翼半徑和旋翼轉速，通過獲取目標微多普勒能夠反向計算飛機的旋翼轉速和半徑，從而實現飛機類型的判斷。

微動目標的雷達回波為典型的多分量非平穩信號，表現為具有多個不同的隨時間變化的微多普勒分量。短時傅里葉變換等時頻分析工具能夠獲取雷達回波的聯合時間-頻率分布，是分析目標微多普勒的主要數學工具之一。獲取時頻分布圖后，可使用圖像曲線檢測方法提取目標微多普勒。針對雷達目標微多普勒提取，對比文件“陳行勇，劉永祥，黎湘等.雷達目標微多普勒特征提取.信號處理[J]，2007,23(2)：222-226”提出基于峰值檢測和一階條件矩的方法，該方法具有實現簡單、計算量小等優勢，被廣泛使用，然而該方法受噪聲影響較大，容易產生錯誤的估計值。

發明內容

針對噪聲條件下的雷達目標微多普勒提取問題，本發明提出一種基于改進OS-CFAR檢測與時頻聚類的雷達目標微多普勒提取方法，該方法在獲取雷達目標回波的時頻圖后，基于改進OS-CFAR檢測方法提取每個時刻的微多普勒分量，進行一維時頻聚類；然后，聯合所有時刻的微多普勒分量，進行二維時頻聚類；最后，對聚類結果進行統計，根據統計屬性去除無效的微多普勒分量，得到最終的目標微多普勒提取結果。

為達到上述目的，本發明是通過以下技術方案實現的：

一種基于改進OS-CFAR檢測與時頻聚類的雷達目標微多普勒提取方法，包括下列步驟：

S1計算微動目標雷達回波的時頻圖

記微動目標的雷達回波為s(n)，信號的采樣時間間隔為ΔT，其中0≤n＜N表示信號的離散時間，N為信號的長度，NΔT即為信號的持續時間。微動目標的雷達回波s(n)可表示為：

其中，為微動目標回波的第i個分量信號，簡稱為第i個分量信號，1≤i≤L，L為分量信號數目，a_i(n)為第i個分量信號的瞬時幅度，為第i個分量信號的瞬時相位。第i個分量信號的微多普勒f_i(n)定義為的導數的即

使用短時傅里葉變換獲取微動目標雷達回波的時頻圖：

其中h(m)為時間窗函數，m表示時間窗函數的時間，0≤m＜N_h，N_h為窗函數長度，N_f為離散傅里葉變換的點數，k＝0,1,…,N_f-1表示離散頻率。窗函數長度N_h的取值一般可設置為10到之間的整數；此處采用長度為65的漢明窗作為時間窗函數，有