基于雷达的目标检测方法、系统、设备及介质技术方案

本申请实施例公开了基于雷达的目标检测方法、系统、设备及介质，包括：利用雷达采集检测区域中的信号；杂波抑制：对采集的信号先进行静态背景的抑制，后进行因无人机抖动引入的线性趋势项的抑制；改善信号信噪比：增强信号强度，降低杂波信号干扰；对无人机信号方位向进行频域累积计算，得到无人机的信号频率；分别对无人机信号的频域与方位进行标准差估计，进而估计无人机信号频率；计算无人机信号频率和无人机信号频率估计值之间的差值，如果差值超过设定阈值，则判断雷达采集的信号为无人机信号。基于雷达的无人机检测，识别无人机与雷达之间的方位信息及无人机信号的频谱特性，弥补无人机检测技术的匮乏及已有技术的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
基于雷达的目标检测方法、系统、设备及介质
本申请实施例涉及基于雷达的目标检测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
科技进步极大地促进了无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)的发展，无人机凭借其机动性强、操控简单、费用低廉等优点已被广泛应用于多个领域，如农业管理、电力巡线、军事侦查、测绘、环境保护等。由于目前极度缺乏针对无人机管理的法规法律，无人机给人们提供便捷服务的同时，引发了诸多安全事故：在2013年秋季的佛吉尼亚州赛车公园，成千上万的观众聚集于此观看公牛赛跑，然而一架无人机意外撞到了看台上，导致数人受伤；据美国联邦航空局最新报告显示，从2015年08月到2016年01月，总共发生583起无人机事故；2017年2月，昆明长水国际机场净空保护空域连续发生多起UAV非法飞行事件，对飞行安全造成隐患；2017年4月14日至30日成都双流机场总计发生8起无人机恶意干扰民航事件。一时间，无人机成为威胁民航安全、引发事故的关键词。为了抑制无人机引发的诸多安全事故，世界各主要国家颁布相关法律法规禁止无人机在特定空域飞行。然而，上述措施并未有效地抑制无人机违法飞行。目前在反制无人机领域的有效措施近乎空白。因此，急切需要开发有效的反制措施。通常有效检测无人机是反制无人机的基础，即只有首先检测到目标空域中的无人机，才能对其进行有效压制。由此可知，如何准确有效地检测到空域中的无人机就显得尤为重要。据申请人了解，目前针对无人机“黑飞”问题的技术处理措施十分有限，主要还是立法、巡逻等措施禁止无人机在某些空域飞行。针对无人机检测这一问题，学术研究甚少，在已知的研究成果中，所设计的识别算法，效率低下，耗时长。最关键的是判决无人机的成功率偏低，无法有效识别无人机的存在。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足，本申请实施例提供了基于雷达的目标检测方法、系统、设备及介质，基于雷达的无人机检测，识别无人机与雷达之间的方位信息及无人机信号的频谱特性，弥补无人机检测技术的匮乏及已有技术的缺陷。第一方面，本申请实施例提供了基于雷达的目标检测方法；基于雷达的目标检测方法，包括：步骤(1)：利用雷达采集检测区域中的信号；步骤(2)：杂波抑制：对采集的信号先进行静态背景的抑制，后进行因无人机抖动引入的线性趋势项的抑制；步骤(3)：改善信号信噪比：增强信号强度，降低杂波信号干扰；步骤(4)：对无人机信号方位向进行频域累积计算，得到无人机的信号频率；步骤(5)：分别对无人机信号的频域与方位进行标准差估计，进而估计无人机信号频率；步骤(6)：计算步骤(4)得到的无人机信号频率和步骤(5)得到的无人机信号频率之间的差值，如果差值超过设定阈值，则判断雷达采集的信号为无人机信号。可选的，在一些可能的实现方式中，所述步骤(1)对采集的信号进行傅里叶变换得到信号频谱，利用带通滤波器得到回波信号的有效频谱，得到方位与有效频谱的二维矩阵。利用带通滤波器得到2.4GHz-2.5GHz之间的频谱即为有效频谱。可选的，在一些可能的实现方式中，步骤(2)中对采集的信号中的静态背景进行抑制的方式为：采用均值估计算法去除静态背景。可选的，在一些可能的实现方式中，步骤(2)中对采集的信号中的由无人机抖动引入的线性趋势项进行抑制的方式为：采用线性趋势抑制算法抑制信号中的线性趋势项。可选的，在一些可能的实现方式中，采用均值估计算法去除静态背景的具体步骤为：假设雷达得到的回波信号为RM×N；其中，M表示信号频谱采样点数，N表示方位采样点数，回波信号中共有M×N个样本点；静态背景表示为：其中，m＝1,…,M表示矩阵RM×N的行，n＝1,…N表示矩阵RM×N的列，∑表示求和运算，R[m,n]表示矩阵RM×N中第m行第n列的值；为了滤除静态背景，将回波RM×N中所有值依次减去静态杂波估计值ξ，结果为：Ω[m,n]＝R[m,n]-ξ(2)其中，Ω[m,n]表示矩阵ΩM×N中第m行第n列的值。可选的，在一些可能的实现方式中，采用线性趋势抑制算法抑制信号中的线性趋势项的具体步骤为：W＝ΩT-X(XTX)-1XTΩT(3)其中，X＝[x1,x2],x1＝[0,1,…,N-1]T,-1表示求逆运算，T表示转秩运算。可选的，在一些可能的实现方式中，增强信号强度是通过12点均值滤波器增强信号强度；降低信号干扰是通过7点均值滤波器降低杂波信号干扰。可选的，在一些可能的实现方式中，通过12点均值滤波器增强信号强度的具体步骤为：其中，表示小于M/12的最大整数，W[m,n]表示矩阵WM×N中第m行第n列的值。可选的，在一些可能的实现方式中，通过7点均值滤波器降低杂波信号干扰的具体步骤为：其中，表示小于N/12的最大整数，表示矩阵中第m行第n列的值。可选的，在一些可能的实现方式中，通过基于希尔伯特变换的频域累积算法得到无人机信号频率及其与雷达之间的方位信息。通过基于希尔伯特变换的频域累积算法得到无人机信号频率的具体步骤为：频域累计算法表示为：其中，j＝1,…,N表示矩阵EM×N的第j列，││表示求模，E[m,n]表示矩阵EM×N中第m行第n列的值；根据式(6)获取无人机信号频率；利用希尔伯特变换改善无人机信号的信噪比，式(6)表示为：P[j]＝|H(G[j])|2(7)其中，H()表示希尔伯特变换，││表示求模。参数β是式(7)峰值的索引值，无人机信号频率表示为：λ＝ρ(β)(8)其中，ρ表示无人机信号频谱样本值，取值范围为2.4GHz-2.5GHz。通过基于希尔伯特变换的方位累积算法得到无人机与雷达之间方位信息的具体步骤为：方位累积算法表示为：其中，i＝1,…,N表示矩阵FM×N的第j列，││表示求模；根据式(10)获取无人机与雷达之间的方位信息；利用希尔伯特变换改善信号信噪比，式(10)表示为：O[i]＝|H(F[i])|2(11)参数α是式(11)峰值的索引值，无人机与雷达之间的方位表示为：l＝w(α)(12)其中，w表示方位角的样本值，取值范围为0°-180°。可选的，在一些可能的实现方式中，所述步骤(5)的具体步骤为：假设无人机方位向信号的标准差数据为Ψ，则无人机信号频率表示为：τ＝w(υ)(14)其中，假设无人机频率向信号的标准差数据为Z，则无人机与雷达之间的方位表示为：θ＝ρ(η)(16)其中，可选的，在一些可能的实现方式中，所述步骤(6)的具体步骤为：利用式(8)与式(14)得到的无人机信号频率的估计值进行无人机准确估计；式(8)与式(14)误差表示为：γ＝λ-τ(18)无人机判决准则为：当γ≤10MHz时，目标空域中存在无人机。当γ>10MHz时，目标空域中不存在无人机。当目标空域中存在无人机时，根据式(12)与式(16)得到的无人机与雷达之间的方位信息，进一步采取干扰手段对无人机进行压制，从而对其进行管控。第二方面，本申请实施例还提供了基于雷达的无人机检测系统；信号采集模块：利用雷达采集检测区域中的信号；杂波抑制模块：对采集的信号先进行静态背景的抑制，后进行因无人机抖动引入的线性趋势项的抑制；信号信噪比改善模块：增强信号强度，降低杂波信号干扰；无人机的信号频率计算模块：对无人机信号方位向进行频域累积计算，得到无人机的信号频率；无人机信号频率估计模块：分别对无人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于雷达的目标检测方法，其特征是，包括：步骤(1)：利用雷达采集检测区域中的信号；步骤(2)：杂波抑制：对采集的信号先进行静态背景的抑制，后进行因无人机抖动引入的线性趋势项的抑制；步骤(3)：改善信号信噪比：增强信号强度，降低杂波信号干扰；步骤(4)：对无人机信号方位向进行频域累积计算，得到无人机的信号频率；步骤(5)：分别对无人机信号的频域与方位进行标准差估计，进而估计无人机信号频率；步骤(6)：计算步骤(4)得到的无人机信号频率和步骤(5)得到的无人机信号频率之间的差值，如果差值超过设定阈值，则判断雷达采集的信号为无人机信号。

【技术特征摘要】
1.基于雷达的目标检测方法，其特征是，包括：步骤(1)：利用雷达采集检测区域中的信号；步骤(2)：杂波抑制：对采集的信号先进行静态背景的抑制，后进行因无人机抖动引入的线性趋势项的抑制；步骤(3)：改善信号信噪比：增强信号强度，降低杂波信号干扰；步骤(4)：对无人机信号方位向进行频域累积计算，得到无人机的信号频率；步骤(5)：分别对无人机信号的频域与方位进行标准差估计，进而估计无人机信号频率；步骤(6)：计算步骤(4)得到的无人机信号频率和步骤(5)得到的无人机信号频率之间的差值，如果差值超过设定阈值，则判断雷达采集的信号为无人机信号。2.如权利要求1所述的基于雷达的目标检测方法，其特征是，所述步骤(1)对采集的信号进行傅里叶变换得到信号频谱，利用带通滤波器得到回波信号的有效频谱，得到方位与有效频谱的二维矩阵。3.如权利要求1所述的基于雷达的目标检测方法，其特征是，步骤(2)中对采集的信号中的静态背景进行抑制的方式为：采用均值估计算法去除静态背景。4.如权利要求1所述的基于雷达的目标检测方法，其特征是，步骤(2)中对采集的信号中的由无人机抖动引入的线性趋势项进行抑制的方式为：采用线性趋势抑制算法抑制信号中的线性趋势项。5.如权利要求1所述的基于雷达的目标检测方法，其特征是，增强信号强度是通过12点均值滤波器增强信号强度；降低信号干扰是通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁晓林，邓建钦，朱伟峰，张胜洲，贾定宏，
申请(专利权)人：中电科仪器仪表有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37