[發(fā)明專利]一種雷達目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征提取方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210201688.4
• 申請日: 2022-03-03
• 公開（公告）號: CN114581303A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 不公告發(fā)明人
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍國防科技大學(xué)
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06F17/16;G06F17/14;G01S7/41
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 王愛濤

本發(fā)明涉及一種雷達目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征提取方法及系統(tǒng)，所述方法包括：基于雷達回波數(shù)據(jù)、離散傅里葉測量矩陣和小波變換基構(gòu)建超分辨重構(gòu)模型；給定算法參數(shù)，利用重構(gòu)算法求解超分辨重構(gòu)模型，得到雷達超分辨圖像；對所述雷達超分辨圖像進行圖像預(yù)處理，得到預(yù)處理圖像；根據(jù)所述預(yù)處理圖像提取目標(biāo)長度特征和目標(biāo)形狀特征。本發(fā)明主要是利用超分辨率成像技術(shù)提高雷達目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征提取精度，重點設(shè)計了基于壓縮感知的超分辨率成像技術(shù)，包括超分辨率重構(gòu)建模與重構(gòu)算法設(shè)計等。超分辨成像技術(shù)能夠提高雷達圖像的分辨率，進而為目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征提取提供高質(zhì)量的圖像輸入，會顯著提高目標(biāo)長度、形狀等結(jié)構(gòu)特征的提取精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信號處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種雷達目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征提取方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

雷達以其全天時、全天候、作用距離遠(yuǎn)等獨特優(yōu)勢，在信息獲取與感知等領(lǐng)域占據(jù)重要位置，雷達目標(biāo)特征提取是指利用雷達系統(tǒng)獲取空天、地面、海洋等環(huán)境中目標(biāo)的回波信號，通過噪聲抑制、成像、特征分析等信號處理工具，獲取目標(biāo)的幾何形狀、運動狀態(tài)、目標(biāo)類型、工作狀態(tài)等關(guān)鍵信息，為目標(biāo)的辨識與解譯提供條件。

雷達目標(biāo)的結(jié)構(gòu)特征是目標(biāo)特征中的重要內(nèi)容，包括長度、散布特性、幾何形狀等方面，反映了目標(biāo)的尺度特性，是目標(biāo)辨識的關(guān)鍵依據(jù)。雷達目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征提取精度不僅依賴于雷達系統(tǒng)本身，還與雷達目標(biāo)特性、觀測環(huán)境以及數(shù)據(jù)利用等方面緊密相關(guān)?，F(xiàn)有目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征方法主要是針對傳統(tǒng)理想情況下研發(fā)設(shè)計的，在雷達目標(biāo)多樣化、觀測環(huán)境復(fù)雜化、數(shù)據(jù)利用不充分等條件下，將面臨來自目標(biāo)、環(huán)境及數(shù)據(jù)利用等方面的諸多問題與挑戰(zhàn)。

首先，在雷達目標(biāo)方面，將面臨目標(biāo)種類多樣化問題。雷達目標(biāo)包括衛(wèi)星、空間站、飛船和隕石等，每類目標(biāo)呈現(xiàn)出不同的結(jié)構(gòu)特性。例如衛(wèi)星目標(biāo)的平臺以及載荷結(jié)構(gòu)往往較為復(fù)雜，特別是在其執(zhí)行機動變軌、帆板展開等動作時，獲取其結(jié)構(gòu)特征變得十分困難；其次，在觀測環(huán)境方面，將面臨電磁環(huán)境復(fù)雜、電子對抗強度高等問題。在理想條件下，雷達觀測效果僅取決于觀測目標(biāo)與雷達系統(tǒng)；復(fù)雜的觀測環(huán)境將急劇的降低觀測效果。例如，復(fù)雜的電磁環(huán)境會導(dǎo)致雷達回波的畸變、丟失、相位誤差等；電磁波壓制干擾會直接導(dǎo)致接受回波的失效，電磁波欺騙干擾又會導(dǎo)致虛假電磁目標(biāo)的出現(xiàn)，這些非理想的雷達信號對于后續(xù)的目標(biāo)特征提取造成巨大的挑戰(zhàn)。最后，在數(shù)據(jù)利用方面，將面臨數(shù)據(jù)高污染的問題。在數(shù)據(jù)獲取、傳輸、存儲等環(huán)節(jié)會對數(shù)據(jù)產(chǎn)生污染，進而造成信息損失，增加了信息提取的難度。

面對上述瓶頸問題，迫切需要發(fā)展新的雷達目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征提取方法。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的是提供一種雷達目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征提取方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有的雷達目標(biāo)特征提取精度不佳的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種雷達目標(biāo)結(jié)構(gòu)特征提取方法，包括：

基于雷達回波數(shù)據(jù)、離散傅里葉測量矩陣和小波變換基構(gòu)建超分辨重構(gòu)模型；

給定算法參數(shù)，利用重構(gòu)算法求解超分辨重構(gòu)模型，得到雷達超分辨圖像；

對所述雷達超分辨圖像進行圖像預(yù)處理，得到預(yù)處理圖像；

根據(jù)所述預(yù)處理圖像提取目標(biāo)長度特征和目標(biāo)形狀特征。

優(yōu)選地，所述基于雷達回波數(shù)據(jù)、離散傅里葉測量矩陣和小波變換基構(gòu)建超分辨重構(gòu)模型，包括：

根據(jù)獲取到的雷達圖像和稀疏變換矩陣構(gòu)建稀疏約束項min||s||₁＝min||Ψ^-1x||₁；其中，x為雷達圖像，Ψ表示稀疏變換矩陣，s為稀疏變換參數(shù)，其中，x＝Ψs；

根據(jù)所述雷達圖像、所述雷達回波數(shù)據(jù)和所述離散傅里葉測量矩陣構(gòu)建模型逼近項其中，E為所述雷達回波數(shù)據(jù)、Φ為離散傅里葉測量矩陣，Ψ為所述小波變換基；