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技术

本发明专利技术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。本发明专利技术提高了识别性能，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。

Aircraft target classification using frequency modulated continuous wave radar based on multi range element fusion

The invention discloses a method for classification of multi unit distance information fusion FM CW radar target based on aircraft, mainly to solve the existing methods only aim distance unit body extraction echo processing, it will lose a lot of micro information, reduce the recognition performance problems. In fact, this is a cycle through the observation of multiple FM radar, the received echo signal of plane target; fast Fourier transform will echo with each cycle of the differential frequency signals than the original length of signal processing; more than three samples from single element feature fusion; using the training sample distance cell fusion feature classifier training; test sample multi range cell fusion feature input to the classifier, the classification results of three kinds of aircraft targets. The method improves the recognition performance, and can be used for the frequency modulation continuous wave radar system to classify and identify the echo information scattered in a plurality of distance units after comprehensive processing.

【技术实现步骤摘要】
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
本专利技术属于雷达
，特别涉及一种空中运动目标的分类方法，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。
技术介绍
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VictorC.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调制谱对应谱本文档来自技高网...

【技术保护点】
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]

【技术特征摘要】
1.一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。2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤3b)中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，按如下步骤进行：3b1)定义回波s(t)＝ai，其中ai为步骤2)中新得到的时域回波矩阵s′中第i个列向量，表示机身所在的距离单元回波；3b2)选取矩形窗长度为N，对信号长度为U的回波s(t)进行滑窗截取，得到回波s(t)的时域信号矩阵：X＝[s1(t),s2(t),…,sh(t),…,sU-N+1(t)]T，其中sh(t)是对回波s(t)滑窗得到的信号，信号长度与矩形窗长度相同，h＝1,2,…,U-N+1；3b3)求得时域信号矩阵X的自相关矩阵Rxx＝XXH，其中XH...

【专利技术属性】
技术研发人员：纠博，刘宏伟，张华斌，冯家贲，王鹏辉，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61