一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法技术

技术编号:21657121 阅读:22 留言:0更新日期:2019-07-20 05:17
本发明专利技术属于空间目标识别技术领域,具体涉及一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法。针对传统的空间目标RCS序列周期估计方法在低信噪比条件下存在估计准确率低的问题,本发明专利技术提出了一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法,该方法首先利用改进的自相关函数和平均幅度差函数得到一个组合函数,基于组合函数对空间目标RCS序列进行处理,最后使用方差分析法对处理后的数据进行周期估计。实验结果表明,在低信噪比的情况下,本发明专利技术的方法提高了空间目标RCS序列周期估计的准确性和稳定性。

A Combination Function Based Period Estimation Method for RCS Sequences of Spatial Objects

【技术实现步骤摘要】
一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法
本专利技术属于空间目标识别
,具体涉及一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法。
技术介绍
空间目标识别技术是空间监测系统的关键技术之一,其主要的作用是提取空间目标的特征信息,进而实现对空间目标的识别。雷达散射截面积(RCS)作为窄带信息,包含了目标丰富的特征,如何从目标的RCS序列中提取有用的信息具有重要意义。空间目标的姿态一般分为三轴稳定、自旋稳定和翻滚姿态,自旋空间目标具有较快的自旋角速度,自旋周期一般为每分钟几十转至一百多转。对于自旋空间目标,其RCS序列也会具有一定的周期性。传统的RCS序列周期提取的方法主要包括傅里叶变换、方差分析法等。利用傅里叶变换和时频分析可以提取幅度最大的频率分量作为进动频率的估计,此方法的缺点在于,目标本身的RCS起伏可能会产生虚假周期分量,该虚假周期分量的幅度有时候会大于真实周期分量的幅度,从而造成估计误差;方差分析法首先对目标的RCS序列进行分组,随后计算组间误差平方和及组内误差平方和,最后进行F检验提取周期特征,此方法存在倍频和分频问题,并且对RCS序列整体的升降趋势很敏感。在低信噪比的情况下,传统的方法容易受到噪声的干扰,对空间目标RCS序列进行周期估计时都存在一定的误差。
技术实现思路
本专利技术针对上述问题,提出了一种基于组合函数估计空间目标自旋周期的方法。本专利技术所采用的技术方案为:一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法,设自旋空间目标的RCS序列为{rcs1,rcs2,rcs3...,rcsN},N为序列长度,其特征在于,包括以下步骤:S1、定义组合函数为:其中,τ为延迟时间,R(τ)为自相关函数,D(τ)为平均幅度差函数,且对于一个准周期信号,R(τ)、D(τ)和RD(τ)都会呈现出周期性;当τ=τ0时,RD(τ)取得极大值,则信号的周期初步估计为T=τ0/fs,fs为信号的采样频率;上述定义中,R(τ)和D(τ)实际上是对传统的自相关函数和平均幅度差函数的一种改进,即固定求和项数为序列长度的一半,这种改进方法有两个优点:一是通过幅度补偿避免了峰值衰减问题,二是解决了峰值间隔不均匀的问题。通过改进的自相关函数和平均幅度差函数得到的组合函数不仅具备上述两个优点,而且使得信号周期处的波峰更加地突出,同时抑制了虚假峰谷点,从而避免了虚假周期误判。S2、采用组合函数对空间目标的RCS序列进行处理,获得{RD1,RD2,RD3...,RDN},将RCS序列分成k组,即当前序列可能存在的周期为2,3…,k;对数据做如下分解:RDij=RDi+(j-1)k式中i表示组数,1≤i≤k,j表示每一组包含的元素个数,1≤j≤[N/k];S3、计算组间误差平方和SA与组内误差平方和Se:式中,r=[n/k],表示不超过n/k的最大整数,S4、计算误差均方值和并进行F检验:设α为显著性水平,若F>Fα,则表明在这一个信度水平上存在显著性差异,即所对应的k为原序列的一个周期;若F<Fα,则表示在该信度下不存在周期性;如果有多个k满足判决,则选择最大的k作为序列的周期。本专利技术的有益效果为,本专利技术的方法通过改进的自相关函数和平均幅度差函数形成的组合函数对空间目标RCS序列进行处理,不仅抑制了噪声的干扰,而且能够有效克服虚假周期的影响,从而提高了在低信噪比下的周期估计准确性。。具体实施方式为了验证所提方法的有效性,进行如下仿真实验。仿真实验参数为:雷达载频为10GHz,雷达与卫星中心的距离为400KM,雷达的方位角为60度,俯仰角为40度,卫星的尺寸为短轴5米,长轴10米,卫星自旋周期为60转/分钟,观察时间为4000ms,采样间隔为10ms,信噪比设置为-10dB、-5dB、0dB、5dB、10dB和20dB。采用方差分析法、改进自相关函数法、改进平均幅度差函数法和本专利技术方法对卫星的RCS数据序列进行了周期估计,估计的相对误差结果如表1所示,其中每个结果是50次仿真实验的平均。表1四种方法在不同信噪比下的周期估计相对误差(%)从实验结果可以看出,直接使用方差分析法估计误差很大,达到了75%;在信噪比低于0dB的情况下,改进自相关函数法的误差为30%,信噪比达到0dB以后误差为0%,并趋于稳定;改进平均幅度差函数法在信噪比低于5dB的情况下误差为30%,信噪比达到5dB以后误差稳定在0%;而本专利技术提出的周期估计方法在-10dB至20dB的信噪比区间内误差始终为0%,具有很强的鲁棒性,有效地改善了空间目标自旋周期估计的准确性。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法,设空间目标的RCS序列为{rcs1,rcs2,rcs3...,rcsN},N为序列长度,其特征在于,包括以下步骤:S1、定义组合函数为:

【技术特征摘要】
1.一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法,设空间目标的RCS序列为{rcs1,rcs2,rcs3...,rcsN},N为序列长度,其特征在于,包括以下步骤:S1、定义组合函数为:其中,τ为延迟时间,R(τ)为自相关函数,D(τ)为平均幅度差函数,且对于一个准周期信号,R(τ)、D(τ)和RD(τ)都会呈现出周期性;S2、采用组合函数对空间目标的RCS序列进行处理,获得{RD1,RD2,RD3...,RDN},将RCS序列分成k组,即当前序列可能存在的周期为2,...

【专利技术属性】
技术研发人员:周代英李雄黎晓烨赖陈潇冯健
申请(专利权)人:电子科技大学
类型:发明
国别省市:四川,51

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