[發明專利]一種雷達目標微動特征提取與智能分類方法及系統

在審

• 申請號: 202110818621.0
• 申請日: 2021-07-20
• 公開（公告）號: CN113534065A
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發明（設計）人: 陳小龍;關鍵;黃勇;宋杰;董云龍;薛永華;劉寧波;何友
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍海軍航空大學
• 主分類號: G01S7/292
• 分類號: G01S7/292;G01S7/41
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 杜陽陽

本發明涉及一種雷達目標微動特征提取與智能分類方法及系統，屬于雷達目標識別領域，首先獲取雷達回波數據，經脈沖壓縮后得到雷達二維數據；雷達二維數據為距離?方位二維數據或者距離?慢時間二維數據；然后再對雷達二維數據進行雷達目標檢測，確定雷達目標所在的單元；再獲取雷達目標所在的單元的待提取微動特征的目標數據；然后采用稀疏時頻分析法或高分辨壓縮變換法進行微動特征提取；最終將提取到的微動特征輸入至多尺度神經網絡模型中，得到微動特征的分類結果。本發明可有效提升對雷達目標微動特征的識別分類精度。

技術領域

本發明涉及雷達目標識別領域，特別是涉及一種雷達目標微動特征提取與智能分類方法及系統。

背景技術

基于雷達回波信號幅度信息進行例如海面等環境下的目標檢測時，受環境影響，存在海尖峰或信雜比(Signal-to-Clutter Ratio，SCR)較低時，由于雜波與目標幅度特征類似，檢測性能有限。而雷達回波信號中不僅包含回波幅度信息，還包含相位信息。微多普勒技術的發展為目標檢測與分類提供了有效途徑，研究表明海面目標也具有微動特性，主要表現為目標速度的變化和目標受海浪影響發生的橫滾、俯仰和偏航等姿態變化，這些變化信息均表現為目標或散射點瞬時速度的變化，可反映目標的運動狀態，為海上目標的檢測和識別提供更多的有效信息。目標與海雜波在速度變化上存在差異，微多普勒可反映目標或散射點瞬時速度變化，為目標檢測提供更多有效信息，時間-多普勒譜成為海面目標檢測中重要的信號形式。信號時頻分析方法是變換域處理的一類特例，其用于雷達目標檢測本質是對目標信號進行相參積累，從而達到改善信雜比的目的，如線性變換的短時傅里葉變換(Short-time Fourier Transform，STFT)、分數階傅里葉變換(Fractional FourierTransform，FRFT)等；非線性變換的維格納威利分布(Wigner-Vill Distribution，WVD)、分數階模糊函數(Fractional Ambiguity Function，FRAF)等，但該類方法分辨率有限，并且需與目標運動特性相匹配時才能達到較高的積累增益，對海雜波背景下的復雜運動目標檢測性能有限。海面目標微動特征并不具有較為規律的調頻周期特性，其時變性導致其存在檢測、提取和識別難的問題，亟需發展和研究更加智能化的方法和手段。

目前，對于實際雷達，尚未有完整的提取微動特征以及利用微動特征進行分類的方法，尤其是實現高分辨微動特征提取的同時，如何快速有效的實現目標運動狀態的分類識別是實際工程應用中亟需解決的問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種雷達目標微動特征提取與智能分類方法及系統，以提高雷達目標微動特征的提取和分類識別能力，提升對雷達目標微動特征的分類精度，解決現有技術中存在的雷達目標微動特征檢測、提取和識別難的問題。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種雷達目標微動特征提取與智能分類方法，包括：

獲取雷達回波數據，經脈沖壓縮后得到雷達二維數據；所述雷達二維數據為距離-方位二維數據或者距離-慢時間二維數據；

根據所述雷達二維數據進行雷達目標檢測，確定所述雷達目標所在的單元；所述單元為距離-方位單元或距離單元；

獲取所述雷達目標所在的單元的待提取微動特征的目標數據；

采用稀疏時頻分析法或高分辨壓縮變換法提取所述微動特征；

將所述微動特征輸入到神經網絡分類模型中，得到所述微動特征的分類結果。

可選的，所述獲取雷達回波數據，經脈沖壓縮后得到雷達二維數據，具體包括：

對于掃描體制雷達，獲取所述掃描體制雷達的距離-方位二維回波數據；

對于凝視探測或駐留模式雷達，獲取所述凝視探測或駐留模式雷達的距離-慢時間二維回波數據；