一种基于高阶粒子滤波的目标微多普勒曲线提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于高阶粒子滤波的目标微多普勒曲线提取方法，思路为：确定雷达，雷达检测范围内存在目标，将目标相对于雷达的运动分解为目标平动和目标微动，使用高阶粒子滤波法建立第k时刻目标瞬时多普勒频率的状态模型；确定第k时刻N个离散短时傅里叶变换单元的目标观测值构成的观测向量，建立第k时刻目标的观测模型；计算第k+1时刻目标平动的瞬时多普勒频率对应的状态变量估计值

A target micro Doppler curve extraction method based on high order particle filter

【技术实现步骤摘要】
一种基于高阶粒子滤波的目标微多普勒曲线提取方法
本专利技术属于雷达目标识别
，涉及一种基于高阶粒子滤波的目标微多普勒曲线提取方法，适用于针对正弦形式调制的微多普勒曲线提取。
技术介绍
微多普勒曲线通常被认为能够独一无二地表征目标的运动特性，具有为雷达目标的辨识与分类提供可靠信息的能力；然而，如何有效地提取目标的微多普勒曲线在实际应用中仍是一项挑战。通常，提取微多普勒曲线的方法大致可分为两类，第一类是根据微多普勒信号模型建立子信号字典，将目标的雷达回波与建立的字典进行匹配，从而估计得到相应的模型参数；这类方法需要目标微多普勒信号模型的先验信息，当模型参数较多时，需要构建高维度的子信号字典，从而导致运算量较大；以自旋目标为例，即使自旋目标平动得到了完全的补偿，子信号字典也是三维的，因为其包含了三个未知的模型参数；第二类方法是利用时频分析方法来获得时间-瞬时多普勒图，并根据时间-瞬时多普勒图中的瞬时多普勒曲线来估计目标的模型参数，常用的时频分析方法有短时傅里叶变换(ShortTimeFourierTransform，STFT)、Wigner-Ville分布、S方法、时变自回归模型(T本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于高阶粒子滤波的目标微多普勒曲线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，确定雷达，所述雷达检测范围内存在目标，将目标相对于雷达的运动分解为目标平动和目标微动，进而得到M次目标雷达回波信号的短时傅里叶变换结果；其中，M为获取目标雷达回波信号的总次数，M为大于或等于1的正整数；其中所述M次目标雷达回波信号的短时傅里叶变换结果包含K×N个离散短时傅里叶变换单元，N表示M次目标雷达回波信号的短时傅里叶变换结果包含的离散频率点总个数，K表示M次目标雷达回波信号的短时傅里叶变换结果的离散时间长度；步骤2，使用高阶粒子滤波法建立第k时刻目标瞬时多普勒频率的状态模型；其中，0≤k≤K‑1，K表示M次...

【技术特征摘要】
1.一种基于高阶粒子滤波的目标微多普勒曲线提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，确定雷达，所述雷达检测范围内存在目标，将目标相对于雷达的运动分解为目标平动和目标微动，进而得到M次目标雷达回波信号的短时傅里叶变换结果；其中，M为获取目标雷达回波信号的总次数，M为大于或等于1的正整数；其中所述M次目标雷达回波信号的短时傅里叶变换结果包含K×N个离散短时傅里叶变换单元，N表示M次目标雷达回波信号的短时傅里叶变换结果包含的离散频率点总个数，K表示M次目标雷达回波信号的短时傅里叶变换结果的离散时间长度；步骤2，使用高阶粒子滤波法建立第k时刻目标瞬时多普勒频率的状态模型；其中，0≤k≤K-1，K表示M次目标雷达回波信号的短时傅里叶变换结果的离散时间长度，K为大于或等于1的正整数；步骤3，根据第k时刻目标瞬时多普勒频率的状态模型，确定第k时刻N个离散短时傅里叶变换单元的目标观测值构成的观测向量，进而得到第k时刻目标的观测模型；其中，N≤M；初始化：令k表示第k时刻，k＝0,1,2,…,K-1，k的初始值为0；步骤4，根据第k时刻目标的观测模型，计算得到第k+1时刻目标平动的瞬时多普勒频率对应的状态变量估计值和第k+1时刻目标微动的瞬时多普勒频率对应的状态变量估计值步骤5，根据第k+1时刻目标平动的瞬时多普勒频率对应的状态变量估计值和第k+1时刻目标微动的瞬时多普勒频率对应的状态变量估计值计算得到第k+1时刻目标的瞬时多普勒频率估计值步骤6，令k的值分别取0至K-1，重复步骤4至步骤5，进而分别得到第1时刻目标的瞬时多普勒频率估计值至第K时刻目标的瞬时多普勒频率估计值然后根据第1时刻目标的瞬时多普勒频率估计值至第K时刻目标的瞬时多普勒频率估计值绘制得到曲线，得到的所述曲线为提取的目标微多普勒曲线。2.如权利要求1所述的一种基于高阶粒子滤波的目标微多普勒曲线提取方法，其特征在于，在步骤1中，所述目标雷达回波信号为雷达发射信号经目标反射回到雷达的回波信号；所述M次目标雷达回波信号的短时傅里叶变换结果，其得到过程为：分别设定目标雷达回波信号的幅度为ρ，设定目标雷达回波信号的初始相位为ψ0，设定雷达发射信号的波长为λ，目标雷达回波信号的脉冲重复周期为Tr；进而计算得到第m次目标雷达回波信号x(m)，其表达式为：其中，令m为目标雷达回波信号的序号，m＝0,…,M-1，第m次对应mTr时刻，M为获取目标雷达回波信号的总次数；u(m)为第m次目标雷达回波信号x(m)的噪声，exp表示指数函数，j表示虚数单位，ρ表示目标雷达回波信号的幅度，a表示目标平动的二阶速度，b表示目标平动的三阶速度，Ω表示目标微动的频率，E表示目标微动的幅度，φ0表示目标微动的初始相位，v0表示目标平动的初始速度；然后，采用短时傅立叶变换方法对第0次目标雷达回波信号x(0)至第M-1次目标雷达回波信号x(M-1)进行短时傅立叶变换，进而得到M次目标雷达回波信号的短时傅里叶变换结果。3.如权利要求2所述的一种基于高阶粒子滤波的目标微多普勒曲线提取方法，其特征在于，在步骤2中，所述第k时刻目标瞬时多普勒频率的状态模型，其模型表达式为：其中，gk+1,p表示p阶导数近似后第k+1时刻目标微动的状态变量，gk,p表示p阶导数近似后第k时刻目标微动的状态变量，βk+1表示第k+1时刻目标平动的状态变量，βk表示第k时刻目标平动的状态变量，ξk+1表示第k+1时刻目标平动的过程噪声向量，υk+1表示p阶导数近似后第k+1时刻目标微动的状态变量gk+1,p的过程噪声，Dp(gk)表示第k时刻目标微动的状态变量gk的第p阶导数，且gk的第p阶导数只在k≥p时存在，1≤p≤P，P表示设定的最高阶数，P为大于或等于1的正整数；sgn表示符号函数，Ψ表示目标平动的状态转移矩阵，ω＝ΩTr，Tr表示目标雷达回波信号的脉冲重复周期，Ω表示目标微动的频率，△t表示短时傅里叶变换的步长。4.如权利要求3所述的一种基于高阶粒子滤波的目标微多普勒曲线提取方法，其特征在于，在步骤3中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪灵，汪西莉，刘侍刚，刘明，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61