[发明专利]一种高频超视距雷达测距与模糊环境成像的实现方法

权利要求书

1.一种高频超视距雷达测距与模糊环境成像的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、使用快速混沌变换算法进行实时雷达信号频率分析；

S2、将步骤S1中的快速混沌变换算法应用在目标环境中，以目标环境为中心频率限定扫频宽度；

S3、根据步骤S2计算数据逻辑代价函数的数值；

S4、结合步骤S3对步骤S2中捕获的目标环境的物理折射/返程信号进行测量，并生成可辨识的图像；

S5、对步骤S4中获取的测量数据和图像进行压缩，获取所需数据并进行持续探查；

在步骤S3中，逻辑代价函数是一个反映处理复杂度、数据质量和处理时间因素的数学模型，根据已经收集到的数据来计算这个函数的数值，通过对代价函数的计算，评估当前处理策略的效率，如果代价过高，则调整处理策略或优化算法，其具体过程如下：

使用交叉熵损失函数作为逻辑代价函数，交叉熵损失函数可以被定义为：

J=-(y*log(y_pred)+(1-y)*log(1-y_pred))；

其中，J表示逻辑代价函数的值，y是实际结果，y_pred是通过激活函数得到的预测结果，所述激活函数包括sigmoid函数；

将模型的预测结果通过激活函数进行转换，将其限制在0到1之间，表示概率值；

将转化后的预测结果和实际结果带入逻辑代价函数公式中进行计算，若实际结果为1，则计算-y*log(y_pred)；若实际结果为0，则计算-(1-y)*log(1-y_pred)；

对多个样本中的每个样本的逻辑代价进行求和或求平均，以获得整体数据的逻辑代价函数数值。

2.根据权利要求1所述的一种高频超视距雷达测距与模糊环境成像的实现方法，其特征在于：在高频环境中，确定快速混沌变换算法中整体环境时间间隔中的一个相干处理间隔到下一个相干处理间隔中的PRI、ChaosFuzzyMTI的杂波干扰位置，并对杂波干扰予以剔除，用以将未知环境下的目标图像清晰度予以扩展实现高清晰度三维成像；

其中，

PRI为PulseRepetitionInterval，为脉冲重复间隔；

ChaosFuzzyMTI为ChaosFuzzyMovingTargetIndicator，为混沌运动目标指示器。

3.根据权利要求2所述的一种高频超视距雷达测距与模糊环境成像的实现方法，其特征在于：利用基于超快X-C波型雷达-可自主认知型识别的混沌模型学习算法，在超视距探测与侦测中的信号与系统间，通过6G环境下的Chaos神经网络的检测、统计、处理、清洗、估计、抗干扰、信号小波傅里叶转换分析对雷达的MATLAB仿真场的有效评估，同时对Chaos逻辑门中对于模糊识别参数进行检测，完成大模型预训练。