一种基于支持向量机的雷达距离模糊点迹分类方法技术

本发明专利技术公开了一种基于支持向量机的雷达距离模糊点迹分类方法，包括接受雷达探测区域内所有物体散射形成的雷达多脉冲回波复数据，并对雷达回波复数据处理得到雷达检测点迹数据，根据雷达检测点迹数据和雷达多脉冲回波复数据，得到雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度数据；构建并训练二分类支持向量机；根据二分类支持向量机，应用于雷达信号处理中的雷达检测点迹预处理环节，判断雷达检测点迹是否属于距离模糊点迹，进而提升雷达对距离模糊点迹的抑制性能。离模糊点迹的抑制性能。离模糊点迹的抑制性能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于支持向量机的雷达距离模糊点迹分类方法


[0001]本专利技术涉及雷达信号处理
，具体涉及一种基于支持向量机的雷达距离模糊点迹分类方法。

技术介绍

[0002]雷达是可以利用电磁波对空间内目标进行探测的电子装备。脉冲雷达属于雷达的一种体制，其通过发射一定时长的脉冲信号进行目标探测。当脉冲雷达对同一探测区域连续发射多个脉冲信号时，脉冲雷达可能会接收到超出最大不模糊距离的目标的回波，这些目标回波被雷达信号处理后检测到的点迹是距离模糊的，这些点迹被称为距离模糊点迹。距离模糊是指在脉冲雷达中，当目标离雷达的距离大于当前发射脉冲的脉冲重复周期所对应的最大距离时，目标回波在本发射脉冲的接收周期内不会被接收到，而会在后续发射脉冲的接收期间接收到，此时测得的目标距离为非真实距离，称为距离模糊。例如雷达发射第一个脉冲信号被目标后向散射后在第二个发射脉冲的接收期间被接收到，这类距离模糊点迹为一次距离模糊点迹；以此类推，若在第D个发射脉冲的接收期间被接收到，被称为D
‑
1次距离模糊点迹，其中D表示雷达发射的脉冲数。
[0003]雷达接收机接收到的回波数据中包含着距离未模糊的目标回波和距离模糊的目标回波。通过雷达目标检测算法对雷达回波数据处理后得到的雷达检测点迹数据中会出现距离模糊的目标点迹，但是这些距离模糊的目标点迹往往不是感兴趣的，而且会对雷达目标跟踪环节造成很大干扰。因此，需要对雷达检测点迹数据中的所有点迹进行是否属于距离模糊点迹的判别，以达到通过抑制距离模糊的点迹改善雷达目标跟踪性能的目的。目前使用的距离模糊点迹分类方法是通过计算相邻脉冲的幅值差和硬门限判决实现的，然而由于雷达目标的散射截面积的动态范围很大，所以这种硬门限判决的距离模糊点迹分类方法的准确率不高，继而导致大量的距离模糊点迹进入到雷达目标跟踪环节，严重影响了雷达目标的跟踪性能。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于支持向量机的雷达距离模糊点迹分类方法，以解决现有的硬门限判决的距离模糊点迹分类方法的准确率不高的问题，从而提高对距离模糊点迹分类的准确率。
[0005]本专利技术的目的是通过以下技术手段实现的，一种基于支持向量机的雷达距离模糊点迹分类方法，包括以下步骤：
[0006]S1，接受雷达探测区域内所有物体散射形成的雷达多脉冲回波复数据Z
N
×
K
＝[z1,z2,...,z
K
]N
×
K
，并对雷达回波复数据处理得到雷达检测点迹数据d
M
×1＝[d1,d2,...,d
M
]M
×1，其中K表示雷达数据包含的距离单元数量，表示第k个距离单元的N个脉冲回波组成的列向量，M表示雷达检测点迹的数量，d
m
,m＝1,2,...,M表示第m个雷达点迹所处的距离单元编号；
[0007]S2，根据S1中雷达检测点迹数据d
M
×1＝[d1,d2,...,d
M
]M
×1和雷达多脉冲回波复数据Z
N
×
K
＝[z1,z2,...,z
K
]N
×
K
，得到雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度数据R
N
×
M
＝[r1,r2,...,r
M
]N
×
M
；
[0008]S3，构建输入为雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度数据，输出为雷达检测点迹类别的二分类支持向量机，并利用S2中的雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度数据R
N
×
M
＝[r1,r2,...,r
M
]N
×
M
训练二分类支持向量机；
[0009]S4，根据S3得到的输出为雷达检测点迹类别的二分类支持向量机，应用于雷达信号处理中的雷达检测点迹预处理环节，判断雷达检测点迹是否属于距离模糊点迹，进而提升雷达对距离模糊点迹的抑制性能。
[0010]所述S2中，得到雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度数据R
N
×
M
＝[r1,r2,...,r
M
]N
×
M
方法为，
[0011]S01：根据S1中雷达检测点迹数据d
M
×1＝[d1,d2,...,d
M
]M
×1，从雷达多脉冲回波复数据Z
N
×
K
＝[z1,z2,...,z
K
]N
×
K
中按照索引k＝d
m
，m＝1,2,...,M取出所有雷达检测点迹所处距离单元的回波复数据W
N
×
M
＝[w1,w2,...,w
M
]N
×
M
，其中w
m
＝z
dm
，m＝1,2,...,M，w
m
表示第m个雷达检测点迹的N个脉冲复数据组成的列向量；
[0012]S02：根据雷达检测点迹所处距离单元的回波复数据W
N
×
M
＝[w1,w2,...,w
M
]N
×
M
，通过r
m
＝20
×
log
10
(|w
m
|),m＝1,2,...,M得到雷达检测点迹所处距离单元的对数幅度数据R
N
×
M
＝[r1,r2,...,r
M
]N
×
M
，其中r
m
＝20
×
log
10
(|w
m
|),m＝1,2,...,M，r
m
表示第m个雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度组成的列向量。
[0013]所述S3中，训练二分类支持向量机的方法为，
[0014]S001：设置二分类支持向量机的核函数为径向基函数，输入为雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度数据，输出为雷达检测点迹的类别标签；
[0015]S002：将S2中的雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度数据R
N
×
M
＝[r1,r2,...,r
M
]N
×
M
随机划分为训练数据集和验证数据集两部分，得到训练数据集和验证数据集和验证数据集H是训练数据集的数目，G是验证数据集的数目，表示对M和h的乘积进行向下取整运算；
[0016]S003：根据S2中雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度数据R
N
×
M
＝[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量机的雷达距离模糊点迹分类方法，其特征在于包括以下步骤：S1，接受雷达探测区域内所有物体散射形成的雷达多脉冲回波复数据Z
N
×
K
＝[z1,z2,...,z
K
]
N
×
K
，并对雷达回波复数据处理得到雷达检测点迹数据d
M
×1＝[d1,d2,...,d
M
]
M
×1，其中K表示雷达数据包含的距离单元数量，表示第k个距离单元的N个脉冲回波组成的列向量，M表示雷达检测点迹的数量，d
m
,m＝1,2,...,M表示第m个雷达点迹所处的距离单元编号；S2，根据S1中雷达检测点迹数据d
M
×1＝[d1,d2,...,d
M
]
M
×1和雷达多脉冲回波复数据Z
N
×
K
＝[z1,z2,...,z
K
]
N
×
K
，得到雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度数据R
N
×
M
＝[r1,r2,...,r
M
]
N
×
M
；S3，构建输入为雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度数据，输出为雷达检测点迹类别的二分类支持向量机，并利用S2中的雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度数据R
N
×
M
＝[r1,r2,...,r
M
]
N
×
M
训练二分类支持向量机；S4，根据S3得到的输出为雷达检测点迹类别的二分类支持向量机，应用于雷达信号处理中的雷达检测点迹预处理环节，判断雷达检测点迹是否属于距离模糊点迹，进而提升雷达对距离模糊点迹的抑制性能。2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的雷达距离模糊点迹分类方法，其特征在于：所述S2中，得到雷达检测点迹所处距离单元的N个脉冲的对数幅度数据R
N
×
M
＝[r1,r2,...,r
M
]
N
×
M
方法为，S01：根据S1中雷达检测点迹数据d
M
×1＝[d1,d2,...,d
M
]
M
×1，从雷达多脉冲回波复数据Z
N
×
K
＝[z1,z2,...,z
K
]
N
×
K
中按照索引k＝d
m
，m＝1,2,...,M取出所有雷达检测点迹所处距离单元的回波复数据W
N
×
M
＝[w1,w2,...,w
M
]
N
×
M
，其中w
m
表示第m个雷达检测点迹的N个脉冲复数据组成的列向量；S02：根据雷达检测点迹所处距离单元的回波复数据W
N
×
M
＝[w1,w2,...,w
M
]
N
×
M
，通过r
m
＝20
×
log
10
(|w
m
|),m＝1,2,...,M得到雷达检测点迹所处距离单元的对数...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛健，朱圆玲，孙梦玲，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：