[发明专利]基于分割混频的低重频调频连续波雷达飞机目标分类方法

说明书

本发明公开了一种基于分割混频的低重频调频连续波雷达飞机目标分类方法，主要解决现有方法在低重频工作模式下时，飞机目标回波的多普勒谱混叠严重，无法对飞机目标进行有效分类的问题。其实现过程是：通过雷达进行多个调频周期的观测，得到飞机目标的时域回波信号；将每个周期的时域回波信号进行分割混频处理；提取样本的时域和频域波形熵特征；观测多个飞机目标，将得到的多组目标特征进行等分，分别作为训练样本和测试样本的特征；利用训练样本特征训练分类器；将测试样本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，可用于低重频调频连续波雷达体制下，对每个调频周期的回波进行分割混频处理后进行分类识别。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，特别涉及一种低重频调频连续波雷达飞机目标分类方法，可用于空中运动目标的分类。

背景技术

近年来，微动特性在雷达目标识别中受到广泛关注。微动是指雷达目标除质心平动以外的振动或转动。2000年美国海军研究实验室的Victor C.Chen最早发表了微波雷达中微多普勒效应分析实验结果。实验表明不同的微运动会产生不同的微多普勒调制，微多普勒效应可以反映目标结构部件的几何构成和运动特性，此外由微动所产生的时域特性同样能够作为目标独一无二的特征。因此，通过目标微动差异可以提取具有良好分类性能的特征，从而实现对目标的分类和识别。

对于空中目标分为喷气式飞机，螺旋桨飞机和直升机三类，其转动的旋翼产生微多普勒效应和时域特性，现今，国内外主要在脉冲多普勒PD体制下，基于窄带雷达回波的喷气发动机调制JEM特征对空中三类飞机目标的分类方法进行研究。

陈凤，刘宏伟等2010年发表的文章《基于特征谱散布特征的低分辨雷达目标识别方法》，就是根据螺旋桨飞机、喷气式飞机和直升机三类飞机JEM调制谱对应谱线条数的差别来提取分类特征，从而区分螺旋桨飞机、喷气式飞机和直升机。

赵越，纠博等2017年发表的文章《一种基于时频分析的窄带雷达飞机目标分类特征提取方法》，是根据喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机三类目标调制周期的差异，提取时频谱域的熵值变化特性，并给出了时频分析中窗函数长度的优化选择方法，在低信噪比条件下提高了识别率。

上述方法主要是针对脉冲-多普勒雷达进行设计的，由于雷达的脉冲重复频率会决定慢时间维回波的采样速率。当雷达的脉冲重复频率太低时，时域回波的闪烁峰值将很难被采到，将导致多普勒谱出现混叠现象，因此传统窄带雷达目标分类识别方法一般都要求雷达工作在较高的重频条件上，此时由于飞机目标桨叶具有较为稳定的旋转特性，桨叶的时域回波会具有很明显的起伏特性，且喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机目标回波的时域波形有明显的区别。

当调频连续波雷达处于低重频工作模式下时，飞机目标回波的多普勒谱混叠严重，直接应用传统窄带雷达飞机目标分类方法无法对飞机目标进行有效分类。

发明内容

本发明的目的在于提出了一种基于分割混频的低重频调频连续波雷达飞机目标分类方法，以在低重频调频连续波雷达体制下实现对飞机目标的有效分类。

为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下：

1)雷达进行m个调频周期的观测，接收飞机目标的时域回波信号，得到时域回波矩阵s＝[s₁,s₂,…,s_i,…,s_m]^T，其中s_i是第i个调频周期的列向量回波，i＝1,2,…,m，T表示转置；

2)将每个调频周期的时域信号进行K倍的分割混频处理，得到分割混频处理后的时域回波差频信号矩阵s′；