基于脉冲多普勒雷达时域回波的直升机型号识别算法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109975780A(43)申请公布日2019.07.05(21)申请号201910306289.2(22)申请日2019.04.17(71)申请人西安电子工程研究所地址710100陕西省西安市长安区凤栖东路(72)发明人陈尹翔王勇罗丁利杨磊徐丹蕾(74)专利代理机构西北工业大学专利中心61204代理人刘新琼(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)G01S13/88(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称基于脉冲多普勒雷达时域回波的直升机型号识别算法(57)摘要本发明涉及一种基于脉冲多普勒雷达时域回波的直升机型号识别算法，用于战场侦察雷达快速准确地鉴别直升机型号。基于时域回波的直升机型号鉴别算法通过CLEAN算法进行杂波抑制，去掉噪声得到不含噪声和杂波的目标时域回波，获取峰值间隔作为特征，通过SVM分类器进行分类鉴别。在较短的积累时间内准确的鉴别不同直升机。CN109975780ACN109975780A权利要求书1/2页1.一种基于脉冲多普勒雷达时域回波的直升机型号识别算法，其特征在于步骤如下：步骤1：直升机目标检测对时域回波信号进行傅里叶变换得到多普勒谱，根据直升机速度与地物杂波的区别提取目标所在的距离单元；步骤2：杂波预处理2a)对目标所在距离单元的多普勒谱，给定杂波谱宽度，确定最大迭代次数；杂波谱宽度和最大迭代次数利用如下规则确定：2a1)杂波谱宽度由σc＝2σv/λ确定杂波谱宽度，其中σv为频谱标准偏差，λ表示雷达波长；2a2)最大迭代次数由脉冲重复频率fr、动目标检测MTD点数M和杂波谱宽度σc确定最大迭代次数N：2b)在杂波范围内搜索最大值，记录最大值的幅度A、相位θ以及多普勒频率fc；2c)重构最大值对应的杂波时域信号：sc＝(A/K)exp[j(2πfct+θ)]其中K表示脉冲积累数，从原信号中减去杂波信号得到新的时域信号；2d)重复步骤2b)到2c)直到最大迭代次数；步骤3：去掉噪声将步骤2得到的新的时域信号输入到恒虚警检测器进行噪声去除，恒虚警检测器的门限为其中虚警率Pfa，为噪声均值：步骤4：特征提取：对上述去掉噪声的时域信号从左到右进行滑窗，将非峰值信号置0，保留峰值信号，最终统计相邻峰值信号间隔均值作为特征；步骤4：通过支持向量机SVM进行直升机型号鉴别5a)训练阶段，首先对步骤4提取的特征进行强度归一化，即其中||·||∞表示向量的∞范数，表示归一化后的特征；然后将归一化的特征送入SVM进行训练，获得训练模型；训练模型参数包括支持向量个数m，支持向量权矢量模型的估计误差b0；5b)测试阶段，首先对测试目标的特征进行强度归一化，归一化方法与训练时相同。然后利用SVM的判决函数进行判决，得到判决结果：2CN109975780A权利要求书2/2页其中表示核函数，通常选择高斯核函数，即σ2表示高斯核参数；sgn{·}表示符号函数，输入为正时输出为1，输入为负时输出为-1；假如在训练阶段给定某型号直升机的标号为1，则符号函数的输出为1可判定为识别正确，否则识别错误。3CN109975780A说明书1/5页基于脉冲多普勒雷达时域回波的直升机型号识别算法技术领域[0001]本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及一种基于脉冲多普勒雷达时域回波的直升机型号识别算法，该算法用于战场环境下不同直升机的有效鉴别。背景技术[0002]对于直升机旋翼雷达回波特征的研究近几年受到了国内外学者的广泛关注，作为旋翼转动的独特特征，旋翼回波能够给分类识别提供有用的信息。直升机在医疗救援、通信运输、低空攻击、敌后侦查和空降转移等军用领域有着广泛的应用前景。目前基于直升机雷达回波特征分析与识别研究已经成为一个重要的研究领域。[0003]直升机旋翼回波研究主要包括：桨叶叶片回波建模及仿真；基于时域回波的直升机型号识别。对于战场雷达来说，直升机目标的探测识别可以推断目标的行动意图，不同直升机威胁程度不同，因而相应的应对方式也有所区别。相比于运输直升机，武装直升机的威胁程度更大，故而对于直升机型号的识别也是非常有必要的。[0004]目前，对直升机型号识别仅限于频域的微多普勒特征，而该方法受脉冲的重复频率和积累时间的限制，以及不同直升机旋翼的微多普勒有一定的相似性，导致对直升机型号识别异常困难。发明内容[0005]要解决的技术问题[0006]为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于时域回波特征的直升机型号鉴别方法，以满足战场侦察雷达在搜索模式下的快速准确识别。[0007]技术方案[0008]一种基于脉冲多普勒雷达时域回波的直升机型号识别算法，其特征在于步骤如下：[0009]步骤1：直升机目标检测[0010]对时域回波信