基于雷达情报的空情目标特征提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法及装置，包括：根据预警雷达探测空中目标的关注信息以及目标自身特征，以目标本质特征与活动规律分别建立目标基础特征模型和目标活动规律特征模型；根据所述目标基础特征模型和目标活动规律特征模型，建立目标基础特征数据库和目标活动规律特征数据库，作为空情目标特征数据的存储器；针对某一类型空情目标，在所述目标基础特征数据库中建立空情目标基础信息；并从已有的雷达情报数据中筛选获得目标雷达情报数据集，根据所述目标活动规律特征模型，逐项分析提取目标活动规律特征模型的特征信息，并存储至目标活动规律特征数据库中，形成空情目标特征数据库。形成空情目标特征数据库。形成空情目标特征数据库。

【技术实现步骤摘要】
基于雷达情报的空情目标特征提取方法及装置


[0001]本专利技术涉及雷达情报分析
，尤其涉及一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法及装置。

技术介绍

[0002]空情目标特征分析与识别是空天预警作战的重要任务之一，包含空情目标特征的建立、目标特征数据的提取、目标特征数据库建设，以及基于特征数据的目标识别研判等业务流程，也是情报分析业务中的关键技术之一。在我国空防预警体系下,预警雷达承担着对空中目标的全天候监视，并源源不断的产生海量雷达情报数据，可以用来开展空情目标特征分析并构建空情目标特征数据库。
[0003]目前，在空情目标特征分析提取方面，国内外相关研究较少，在日常工作中多依赖人的经验认知，未能运用大数据等技术手段开展空情目标特征提取和数据库建设。

技术实现思路

[0004]本专利技术公开一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法及装置，运用大数据分析技术手段解决利用雷达情报数据进行空情目标特征建模和空情目标特征数据提取的问题。
[0005]本专利技术通过以下技术方案实现。
[0006]一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法，包括：
[0007]根据预警雷达探测空中目标的关注信息以及目标自身特征，以目标本质特征与活动规律分别建立目标基础特征模型和目标活动规律特征模型；
[0008]根据所述目标基础特征模型和目标活动规律特征模型，建立目标基础特征数据库和目标活动规律特征数据库，作为空情目标特征数据的存储器；针对某一类型空情目标，在所述目标基础特征数据库中建立空情目标基础信息；并从已有的雷达情报数据中筛选获得目标雷达情报数据集，根据所述目标活动规律特征模型，逐项分析提取目标活动规律特征模型的特征信息，并存储至目标活动规律特征数据库中，形成空情目标特征数据库。
[0009]本专利技术的有益效果：
[0010]本专利技术提出了适用于雷达情报大数据分析的空情目标特征模型，建立了基于雷达情报数据空情目标特征数据提取方法，并给出了空情目标特征提取装置的结构和组成。本专利技术利用大数据手段有效解决了面向空天预警防御中的空情目标特征数据库建设所需的技术方法和装置，为空天预警作战中开展空情目标特征分析和目标性质研判奠定了技术基础。
附图说明
[0011]图1为本专利技术具体实施方式中空情目标特征模型组成图；
[0012]图2为本专利技术具体实施方式中空情目标活动规律特征信息提取流程图；
[0013]图3为本专利技术空情目标特征数据提取装置结构组成图。
具体实施方式
[0014]下面结合附图对本专利技术作详细说明。
[0015]如图1所示，本具体实施方式的一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法，具体包括：
[0016]步骤一、根据预警雷达探测空中目标的关注信息，以及目标自身特征，以目标本质特征与活动规律分别建立目标基础特征模型和目标活动规律特征模型，作为目标特征数据库设计和数据存储的数据模型。
[0017]本实施例中，所述目标基础特征模型指的是目标的固定属性，涉及到目标的武器平台、设计特征和基础的运动能力维度，具体特征信息如下表所示：
[0018][0019]本实施例中，所述目标活动规律特征指的是通过雷达情报所获知的目标在空活动的具有一定明显规律的特征信息，来源于对历史积累雷达情报数据的统计结果数据。具体特征信息如下表所示：
[0020][0021][0022]步骤二、根据所述目标基础特征模型和目标活动规律特征模型，建立目标基础特征数据库和目标活动规律特征数据库，作为空情目标特征数据的存储器；针对某一类型空情目标，在所述目标基础特征数据库中建立空情目标基础信息；并从已有的雷达情报数据中筛选获得目标雷达情报数据集，根据所述目标活动规律特征模型，逐项分析提取目标活
动规律特征模型的特征信息，并存储至目标活动规律特征数据库中，形成空情目标特征数据库；
[0023]如图2所示，本实施例中，所述针对某一类型空情目标，在所述目标基础特征数据库中建立空情目标基础信息具体包括：
[0024]001:针对某一空情目标，在目标基础特征数据库中设定空情目标描述；然后从已有的雷达情报数据中，筛选被标记为该特定目标描述的雷达情报数据，形成目标雷达情报数据集，作为空情目标活动规律特征数据提取的基础数据；
[0025]在具体实施时，所述特定目标需要根据情报分析场景进行设定，可以是某一类特定型号目标，如“F
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22隐身飞机”，也可是特定场景下的具体目标，如“驻韩美军F
‑
22飞机”。通过下述步骤提取得到的目标活动规律特征数据信息，其部分特征维度信息可以是“未知”或无信息。
[0026]002：提取目标活动规律特征模型的部署位置特征信息，根据所述部署位置特征信息，统计出现频率最大的信息为可信的部署位置信息，提取为目标的部署位置特征信息；在具体实施时，如果部署位置信息不具有明显的统计聚集特征，则说明该目标部署位置不明确，取“未知”为目标的部署位置特征信息；
[0027]003：提取目标活动规律特征模型的活动区域特征信息，根据所述活动区域的目标运动轨迹的最大边界，形成可组成多边形的经纬度位置点序列，提取为目标的活动区域特征信息；
[0028]004：提取目标活动规律特征模型的起降机场特征信息，根据所述起降机场特征信息，统计出现频率最大的起飞机场信息为可信的起飞机场信息，统计出现频率最大的降落机场信息为可信的降落机场信息，分别提取为目标的起飞机场特征信息、降落机场特征信息；
[0029]005：提取目标活动规律特征模型的发现消失位置特征信息，根据所述发现消失位置特征信息的每批目标的雷达探测首点发现位置，形成目标发现位置点集合，然后提取目标首点发现位置点的最大边界，形成可组成多边形的经纬度位置点序列，提取为目标的发现位置特征信息；根据所述目标活动规律特征模型中发现消失位置的每批目标的雷达探测消失位置，形成目标消失位置点集合，然后提取目标消失位置点的最大边界，形成可组成多边形的经纬度位置点序列，提取为目标的消失位置特征信息；
[0030]006：提取目标活动规律特征模型的月周活动规律特征信息，统计目标雷达情报数据集中的每批目标雷达探测首点发现时刻的月份数值、所属周数值、日数值，按照月、周分别进行分布统计，得出月平均发现次数、月最大发现次数、周平均发现次数、周最大发现次数，以及每月1
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31日日累计发现次数统计数值、周一至周日每天累计发现次数统计数值；
[0031]007：提取目标活动规律特征模型的目标出返航时间特征信息，统计目标雷达情报数据集中的每批目标的雷达探测首点发现时刻，形成目标发现时刻数据集合，然后根据目标首点发现时刻按小时数值进行分布统计，统计得到一个或两个集中分布的目标出航小时段，提取为目标的出航时段特征信息；汇总目标雷达情报数据集中的每批目标的雷达探测消失时刻，形成目标返航时刻集合，然后根据目标消失时刻按小时数值进行分布统计，统计得到一个或两个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法，其特征在于，包括：根据预警雷达探测空中目标的关注信息以及目标自身特征，以目标本质特征与活动规律分别建立目标基础特征模型和目标活动规律特征模型；根据所述目标基础特征模型和目标活动规律特征模型，建立目标基础特征数据库和目标活动规律特征数据库，作为空情目标特征数据的存储器；针对某一类型空情目标，在所述目标基础特征数据库中建立空情目标基础信息；并从已有的雷达情报数据中筛选获得目标雷达情报数据集，根据所述目标活动规律特征模型，逐项分析提取目标活动规律特征模型的特征信息，并存储至目标活动规律特征数据库中，形成空情目标特征数据库。2.如权利要求1所述的一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法，其特征在于，所述针对某一类型空情目标，在目标基础特征数据库中设定空情目标描述；然后从已有的雷达情报数据中，筛选被标记为该特定目标描述的雷达情报数据，形成目标雷达情报数据集，作为空情目标活动规律特征数据提取的基础数据。3.如权利要求1或2所述的一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法，其特征在于，提取所述目标活动规律特征模型的部署位置特征信息，根据所述部署位置特征信息，统计出现频率最大的信息为可信的部署位置信息，提取为目标的部署位置特征信息。4.如权利要求1或2所述的一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法，其特征在于，提取所述目标活动规律特征模型的活动区域特征信息，根据所述活动区域的目标运动轨迹的最大边界，形成可组成多边形的经纬度位置点序列，提取为目标的活动区域特征信息。5.如权利要求1或2所述的一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法，其特征在于，提取所述目标活动规律特征模型的起降机场特征信息，根据所述起降机场特征信息，统计出现频率最大的起飞机场信息为可信的起飞机场信息，统计出现频率最大的降落机场信息为可信的降落机场信息，分别提取为目标的起飞机场特征信息、降落机场特征信息。6.如权利要求1或2所述的一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法，其特征在于，提取所述目标活动规律特征模型的发现消失位置特征信息，根据所述发现消失位置特征信息的每批目标的雷达探测首点发现位置，形成目标发现位置点集合，然后提取目标首点发现位置点的最大边界，形成可组成多边形的经纬度位置点序列，提取为目标的发现位置特征信息；根据所述目标活动规律特征模型中发现消失位置的每批目标的雷达探测消失位置，形成目标消失位置点集合，然后提取目标消失位置点的最大边界，形成可组成多边形的经纬度位置点序列，提取为目标的消失位置特征信息。7.如权利要求1或2所述的一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法，其特征在于，提取所述目标活动规律特征模型的月周活动规律特征信息，统计目标雷达情报数据集中的每批目标雷达探测首点发现时刻的月份数值、所属周数值、日数值，按照月、周分别进行分布统计，得出月平均发现次数、月最大发现次数、周平均发现次数、周最大发现次数，以及每月1
‑
31日日累计发现次数统计数值、周一至周日每天累计发现次数统计数值。8.如权利要求1或2所述的一种基于雷达情报的空情目标特征提取方法，其特征在于，提取所述目标活动规律特征模型的目标出返航时间特征信息，统计目标雷达情报数据集中的每批目标的雷达探测首点发现时刻，形成目标发现时刻数据集合，然后根据目标首点发现时刻按小时数值进行分布统计，统计得到一个或两个集中分布的目标出航小时段，提取为目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：高瑞明，汤国防，常兴月，张寒雪，刘禹桐，吴志杰，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十五研究所，
类型：发明
国别省市：