[发明专利]基于多距离单元融合的调频连续波雷达飞机目标分类方法

摘要

本发明公开了一种基于多距离单元信息融合的调频连续波雷达飞机目标分类方法，主要解决现有方法中只提取机身目标所在距离单元的回波进行处理，会损失大量微动信息，降低识别性能的问题。其实现过程是：通过雷达进行多个调频周期的观测，接收得到飞机目标的回波差频信号；将每个周期的时域回波差频信号进行多倍于原信号长度的快速傅里叶变换处理；提取样本的三个多距离单元融合特征；利用训练样本的多距离单元融合特征训练分类器；将测试样本多距离单元融合特征输入到分类器中，得到三类飞机目标的分类结果。本发明提高了识别性能，可用于调频连续波雷达体制下，将分散在多个距离单元的回波信息综合处理后进行分类识别。

主权项

一种基于多距离单元融合的调频连续波雷达飞机目标分类方法，包括：1)雷达进行m个调频周期的观测，接收飞机目标的回波差频信号，得到时域回波矩阵s＝[s1,s2,…,si,…,sm]T，其中si是第i个调频周期的列向量回波，i＝1,2,…,m；2)将每个周期的时域回波差频信号si进行D倍于原信号长度的快速傅里叶变换，得到新的时域回波矩阵：s′＝[s1′,s2′,…,si′,…,sm′]T，其中表示新的时域回波矩阵s′的第i个行向量，表示D倍于原信号长度的快速傅里叶变换，|·|表示取模运算；3)根据机身所在距离单元估计飞机目标的微动信息，得到多距离单元融合特征：3a)假设新的时域回波矩阵s′的第i列ai为机身所处距离单元，得到ai‑1，ai，ai+1三个距离单元回波；3b)分别计算三个距离单元回波所对应的自相关矩阵Ri‑1，Ri，Ri+1,并求得叠加自相关矩阵：R＝Ri‑1+Ri+Ri+1,将得到的叠加自相关矩阵R进行特征值分解，得到特征向量vl，l＝1,2,…,K，其中K为特征谱维度；3c)根据远离机身的距离单元回波估计噪声门限σ；3d)利用3b)中求得的特征向量vl和3c)中估计出的噪声门限σ，分别计算三个自相关矩阵Ri‑1，Ri，Ri+1的降噪特征谱；3e)将三个自相关矩阵的降噪特征谱叠加，并按照特征值从大到小排列记为：μ＝[μ1,μ2,…,μi,…,μK]，其中i＝1,2,…,K；3f)根据3e)中得到的叠加后的降噪特征谱μ提取三种多距离单元融合特征feature1、feature2和feature3。4)重复步骤1)到3)，得到多组样本下的多距离单元融合特征，将得到的多组样本下的特征等分作为训练样本提取的特征和测试样本提取的特征；5)根据4)中提取的训练样本的多距离单元融合特征训练分类器，将测试样本的多距离单元融合特征输入训练好的分类器，根据分类器的输出得到目标类别。