基于置信度评价的微动周期提取方法技术

本发明专利技术公开一种基于置信度评价的微动周期提取方法，包括：对目标的雷达回波信号进行初步微动周期提取，获得多个待选微动周期；针对所述多个待选微动周期中每一，基于该待选微动周期与所述雷达回波信号构建置信度函数，计算该待选微动周期的置信度；将置信度最大的待选微动周期作为目标的真实微动周期。本发明专利技术可大大提高微动周期提取结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于置信度评价的微动周期提取方法
本专利技术涉及目标特征提取，尤其涉及一种基于置信度评价的微动周期提取方法
技术介绍
微动目标的回波中蕴含了目标的电磁散射特性和运动特性，通过研究微动特征可以获得目标的运动信息，最终用于目标识别。微动周期提取是直接对获取的实测数据进行平滑和变换，提取难度相对较低，实现方便，实用性强。因此研究微动周期特征的提取对于促进目标识别技术的发展至关重要。微动周期提取的主要算法有频谱分析、自相关函数、平均幅度差函数、循环自相关、F-检验等方法。频谱分析、自相关函数、平均幅度差函数等方法的提取结果精度不高，不适用于信噪比较低数据的周期提取；循环自相关和F检验方法提取精度相对较高，但都存在产生多个峰谷点导致误判的现象。若要提高周期提取的精度，有必要对多个峰谷点进行筛选，即对多个可能存在的周期中如何选取最精确的周期进行研究。此外，在雷达观测目标的过程中，一些无微动目标由于噪声、调姿等原因，雷达回波也会产生一段时间的周期性起伏，在进行周期提取时同样能够求出目标的微动周期，将目标误判为微动目标，这样会增加目标识别的错误率，影响最终的识别结果。可见，亟需一种新的微动周期提取方法解决以上问题。
技术实现思路
针对现有的微动周期提取方法存在的多个峰谷点导致误判、无微动目标提取出周期的缺陷，本专利技术提出一种基于置信度评价准则的微动周期特提取方法：首先对数据进行平滑处理，在周期提取前通过特征值熵的方法初步排除周期性不明显的目标，对其余目标进行周期提取；通过置信度评价准则对目标的多个峰谷点的可信度进行判断，选取可信度最高的结果作为最终的微动周期提取结果。本专利技术可大大提高微动周期提取结果的准确度。本专利技术提供一种基于置信度评价的微动周期提取方法，包括：对目标的雷达回波信号进行初步微动周期提取，获得多个待选微动周期；针对所述多个待选微动周期中每一，基于该待选微动周期与所述雷达回波信号构建置信度函数，计算该待选微动周期的置信度；将置信度最大的待选微动周期作为目标的真实微动周期。优选地，所述基于该待选微动周期与所述雷达回波信号构建置信度函数具体为：确定雷达回波信号序列中采样时间小于该待选微动周期的分量，将所述分量按照其在所述雷达回波信号序列中的顺序进行叠加，形成与该待选微动周期对应的判别序列，根据所述雷达回波信号序列与所述判别序列构建与该待选微动周期对应的置信度函数；其中，所述雷达回波信号序列与所述判别序列分量总数相同。优选地，所述判别序列通过如下步骤形成：针对雷达回波信号序列x(n)＝[x1,x2...xN]及待选微动周期Tm，确定雷达回波信号序列中采样时间小于Tm的所有分量x1,x2...xk，将所述分量叠加形成分量总数为N的判别序列XTm＝[x1,x2...xk,x1,x2...xk...]；其中，m为Tm在待选微动周期集合中的序号，待选微动周期集合中的元素按照周期值从小到大的顺序排列；n、k为正整数，1≤n≤N，1≤k≤N，N为雷达回波信号序列分量总数。优选地，所述根据所述雷达回波信号序列与所述判别序列构建与该待选微动周期对应的置信度函数具体为：根据公式1构建置信度函数：其中，γT(m)为Tm的置信度，XTm(n+m)表示判别序列XTm中序号n+m对应的序列值。优选地，在计算每一待选微动周期的置信度之后，所述方法还包括：将所述置信度与预设的置信阈值进行比较，将置信度小于置信阈值的待选微动周期舍弃，将置信度最大、且大于或等于置信阈值的待选微动周期作为目标的真实微动周期。优选地，所述对目标的雷达回波信号进行初步微动周期提取具体为：采用循环自相关法对目标的雷达回波信号进行初步微动周期提取，得到与所述雷达回波信号对应的待选微动周期集合。优选地，在所述对目标的雷达回波信号进行初步微动周期提取之前，所述方法还包括：分别判断不同目标的雷达回波信号的起伏程度，对起伏程度大于预设阈值的目标进行初步微动周期提取。优选地，所述分别判断不同目标的雷达回波信号的起伏程度具体为：针对每一目标，构造其雷达回波信号的自相关矩阵；对所述自相关矩阵进行特征分解，得到所述自相关矩阵的特征值；计算每一目标的特征值熵，对特征值熵大于预设熵阈值的目标进行初步微动周期提取，将特征值熵小于或等于预设熵阈值的目标舍弃。优选地，所述计算每一目标的特征值熵具体为：根据公式2计算每一目标的特征值熵：其中，Ex为特征值熵，i为特征值，p(i)为雷达回波信号取模后归一化的信号序列。优选地，在得到特征值之后，计算特征值熵之前，所述方法还包括：对于每一目标，将其相应的特征值从大到小排列，选取靠前的、预定数目的特征值用于特征值熵的计算。由以上技术方案可知，本专利技术在微动周期提取前通过原始回波的起伏程度排除周期性不明显的目标，在微动周期提取后通过置信度函数对结果进行置信度评价，选择置信度最高的结果作为最终的周期提取结果，由此大大提高微动周期提取的准确度。附图说明图1是本专利技术实施例的基于置信度评价的微动周期提取方法示意图；图2是本专利技术实施例的基于置信度评价的微动周期提取方法另一示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举出优选实施例，对本专利技术进一步详细说明。然而，需要说明的是，说明书中列出的许多细节仅仅是为了使读者对本专利技术的一个或多个方面有一个透彻的理解，即便没有这些特定的细节也可以实现本专利技术的这些方面。本专利技术的专利技术人注意到，现有的微动周期提取方法存在的多个峰谷点导致误判、无微动目标提取出周期等问题，增大周期提取误差，严重影响目标识别结果。于是考虑到在微动周期提取领域，尽管提取方法层出不穷，但对于目标微动形式的判断和提取方法的置信度研究却很少。传统的微动周期提取方法通常假设微动形式已知，而实际中目标是否微动以及微动形式通常是未知的，这时需要首先进行微动特性检测，在微动周期提取前判断目标是否存在微动，再进行周期提取。在周期提取中，对于出现的多个峰谷点，传统的周期提取方法通常选择最大的峰值作为最终的提取结果，这样极易导致误判。对于多个可能存在的周期，可将置信度用于对周期提取结果评价中，明确周期提取结果相对的准确度，减少误判，这对于最终的目标识别结果具有重要意义。下面结合附图详细说明本专利技术的技术方案。图1示出了本专利技术的基于置信度评价的微动周期提取方法，参见图1，微动周期提取具体如下执行：步骤101，对目标的雷达回波信号进行初步微动周期提取，获得多个待选微动周期。微动一般是指目标的振动、进动、自旋等小幅运动。实际应用中，可采用频谱分析、自相关函数、平均幅度差函数、循环自相关、F-检验等方法进行微动周期提取。较佳地，本专利技术的实施例中采用循环自相关法对目标的雷达回波信号进行初步微动周期提取，得到与雷达回波信号对应的待选微动周期集合。一般地，待选微动周期集合中的元素按照周期值从小到大的顺序排列。循环自相关法将自相关方法和平均幅度差函数方法相结合，采用类似谱估计中的自回归滑动模型方法将RCS序列进行周期“延拓”，构成循环函数。循环自相关函数和循环平均幅度差函数定义为：式中mod(n+l,N)表示对n+l进行模为N的取余操作。通过序列的起伏程度、峰值个数和峰值间隔等不同的置信度特征，可计算得到待选微动周期集合[T1,T2…Tr]，r为待选微动周期总数。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于置信度评价的微动周期提取方法，其特征在于，包括：对目标的雷达回波信号进行初步微动周期提取，获得多个待选微动周期；针对所述多个待选微动周期中每一，基于该待选微动周期与所述雷达回波信号构建置信度函数，计算该待选微动周期的置信度；将置信度最大的待选微动周期作为目标的真实微动周期。

【技术特征摘要】
1.一种基于置信度评价的微动周期提取方法，其特征在于，包括：对目标的雷达回波信号进行初步微动周期提取，获得多个待选微动周期；针对所述多个待选微动周期中每一，基于该待选微动周期与所述雷达回波信号构建置信度函数，计算该待选微动周期的置信度；将置信度最大的待选微动周期作为目标的真实微动周期。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于该待选微动周期与所述雷达回波信号构建置信度函数具体为：确定雷达回波信号序列中采样时间小于该待选微动周期的分量，将所述分量按照其在所述雷达回波信号序列中的顺序进行叠加，形成与该待选微动周期对应的判别序列，根据所述雷达回波信号序列与所述判别序列构建与该待选微动周期对应的置信度函数；其中，所述雷达回波信号序列与所述判别序列分量总数相同。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判别序列通过如下步骤形成：针对雷达回波信号序列x(n)＝[x1,x2...xN]及待选微动周期Tm，确定雷达回波信号序列中采样时间小于Tm的所有分量x1,x2...xk，将所述分量叠加形成分量总数为N的判别序列XTm＝[x1,x2...xk,x1,x2...xk...]；其中，m为Tm在待选微动周期集合中的序号，待选微动周期集合中的元素按照周期值从小到大的顺序排列；n、k为正整数，1≤n≤N，1≤k≤N，N为雷达回波信号序列分量总数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述雷达回波信号序列与所述判别序列构建与该待选微动周期对应的置信度函数具体为：根据公式1构建置信度函数：其中，γT(m)为Tm的置信度，XTm(n+m)表示判别序...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐传子，盛晶，任红梅，
申请(专利权)人：北京环境特性研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11