一种雷达目标运动特征提取方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种雷达目标运动特征提取方法及系统，所述方法包括对雷达一维距离像数据进行预处理，得到目标的相位信号；利用经验模态分解对所述相位信号进行信号分离，得到多个本征模态函数；基于傅里叶分析的频谱分析方法，对所述本征模态函数分别进行运动参数估计，得到雷达目标运动特征。本发明专利技术能够适应雷达目标运动更加多样、高速运动、运动耦合等实际情况，提取的目标运动特征具有更高的精度。提取的目标运动特征具有更高的精度。提取的目标运动特征具有更高的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种雷达目标运动特征提取方法及系统


[0001]本专利技术涉及信号处理
，特别是涉及一种雷达目标运动特征提取方法及系统。

技术介绍

[0002]雷达是信息获取与感知领域中的重要系统，具有全天时、全天候、作用距离远等独特优势，利用雷达系统获取空天、地面、海洋等环境中目标的回波信号，进而通过噪声抑制、成像、特征分析等信号处理工具，获取目标的几何形状、运动状态、目标类型、工作状态等关键信息，雷达目标特征提取能够为目标的辨识与解译提供条件。
[0003]雷达目标的运动特征是辨识目标属性的关键要素，包括平动、自旋、进动等具体形式，反映了目标的动态特性。研究表明，雷达目标运动特征提取精度不仅依赖于雷达系统本身，还与雷达目标特性以及精细信号处理等方面紧密相关。现有目标运动特征方法主要是针对目标单一运动、低速运动、不存在耦合运动等低复杂度情况下研发设计的，雷达目标运动多样化、高速化、耦合化等新的特点对雷达目标运动特征提取带来诸多问题与挑战。
[0004]首先，雷达目标运动更加多样，导致现有运动特征提取方法难以兼顾多种复合运动。例如，失去了姿态控制能力而失效的卫星，由于空间碎片撞击或电力供应不足等原因，卫星表现为旋转、翻滚的运动形式，且转动速度会慢慢变小，使得运动具有非均匀性。对于部分空间目标，由于目标在撞击或分离过程产生的横向作用力，还可能产生进动。总的来说，空间目标除轨道运动外还会产生自旋、翻滚、进动、非均匀转动等多种运动形式。其次，雷达目标运动高速化，导致雷达回波信号质量下降。例如，导弹等超音速运动雷达目标的高速运动，导致雷达回波误差加大、同时信号信噪比变低，直接影响后续运动特征提取。最后，雷达目标多散射点导致的运动耦合，导致运动特征提取容易出现误判。例如目标多个散射点做同样的自旋运动，容易导致运动特征提取的旋转周期加倍，进而使得运动特征提取失败。
[0005]面对上述瓶颈问题，迫切需要发展新的雷达目标运动特征提取方法。

技术实现思路

[0006]为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种雷达目标运动特征提取方法及系统。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0008]一种雷达目标运动特征提取方法，包括：
[0009]对雷达一维距离像数据进行预处理，得到目标的相位信号；
[0010]利用经验模态分解对所述相位信号进行信号分离，得到多个本征模态函数；
[0011]基于傅里叶分析的频谱分析方法，对所述本征模态函数分别进行运动参数估计，得到雷达目标运动特征。
[0012]优选地，所述对雷达一维距离像数据进行预处理，得到目标的相位信号，包括：
[0013]对所述雷达一维距离像X∈C
M
×
N
计算绝对值，再对所述绝对值进行逐列求和，得到求和参数其中，X为所述雷达一维距离像，Y(n)为所述求和参数，C为复数域，M为一维距离像时间序列长度，N为一维距离像距离单元个数，m为一维距离像时间序列索引，n为一维距离像距离单元索引，n＝1,2,
…
,N，Y∈R
N
；
[0014]设置阈值设置阈值T1∈R，针对Y∈R
N
，统计所述求和参数的指标集并根据所述指标集提取强散射单元的时序信号；其中Γ为所述指标集，Γ中的元素为雷达一维距离像X∈C
M
×
N
中强散射单元所在的列，k为一维距离像距离单元索引；
[0015]令y＝arg(x)表示所述时序信号的相位数据；其中y＝arg(x)为提取复数相位的算子，且y∈R
M
；
[0016]根据所述时序信号的相位数据计算相位梯度D(m)＝y(m)
‑
y(m+1)；其中m＝1,2,
…
,M
‑
1；
[0017]根据所述时序信号的相位数据计算缠绕相位差：E(m)＝arctan(sin(y(m))/cos(y(m)))，其中m＝1,2,
…
,M
‑
1；
[0018]令z(1)＝y(1)；z(1)为初始化数据；
[0019]根据公式z(m)＝y(m)+E(m
‑
1)对缠绕相位求和，以得到解缠后的所述相位信号；其中z(m)为解缠后相位信号的第m个元素。
[0020]优选地，所述利用经验模态分解对所述相位信号进行信号分离，得到多个本征模态函数，包括：获取第一个本征模态函数、获取其它本征模态函数和设置停止条件；
[0021]所述获取第一个本征模态函数的具体步骤为：
[0022]计算所述相位信号z∈R
M
的局部极大值点坐标集I与局部极小值点坐标集J；
[0023]利用最邻近插值对局部极大值点{z(i)|i∈I}进行插值获取上包络信号a∈R
M
，并利用最邻近插值对局部极小值点{z(j)|j∈J}进行插值获取下包络信号b∈R
M
；
[0024]计算所述上包络信号与所述下包络信号的均值包络信号m1＝(a+b)/2；
[0025]令h1＝z
‑
m1，判断h1是否为本征模态函数，若否，则令h1替代z，并跳转至步骤“计算所述相位信号z∈R
M
的局部极大值点坐标集I与局部极小值点坐标集J”，直到获得第一个本征模态函数；
[0026]所述获取其它本征模态函数的具体步骤为：
[0027]设r
k
＝r
k
‑1‑
h
k
，且令r
k
替代z，重复步骤“获取第一个本征模态函数”，直到获得第k+1个本征模态函数h
k+1
，其中k＝2,3,
…
；
[0028]所述设置停止条件的具体步骤为：
[0029]设置停止阈值T2＞0，计算判别式
[0030]若SD≤T2，则停止继续进行经验模态分解，此时记K＝k
‑
1。
[0031]优选地，所述基于傅里叶分析的频谱分析方法，对所述本征模态函数分别进行运动参数估计，得到雷达目标运动特征，包括：
[0032]对所述本征模态函数依次进行傅里叶变换和取绝对值处理，得到频谱数据f
k
＝|Fh
k
|；其中，F为离散傅里叶矩阵，所述离散傅里叶矩阵的元素为F
ij
＝exp(
‑
2πj0(i
‑
1)(j
‑
1)/M)，其中，i,j∈{1,2,
…
,M}且j0为虚数单位，f
k
为所述频谱数据；h
k
为所述本征模态函数；
[0033]取所述频谱数据的最大值对应的频率值作为运动参数的估计，得到雷达目标运动特征w
k
＝argmaxf
k
,k＝1,2,本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种雷达目标运动特征提取方法，其特征在于，包括：对雷达一维距离像数据进行预处理，得到目标的相位信号；利用经验模态分解对所述相位信号进行信号分离，得到多个本征模态函数；基于傅里叶分析的频谱分析方法，对所述本征模态函数分别进行运动参数估计，得到雷达目标运动特征。2.根据权利要求1所述的雷达目标运动特征提取方法，其特征在于，所述对雷达一维距离像数据进行预处理，得到目标的相位信号，包括：对所述雷达一维距离像X∈C
M
×
N
计算绝对值，再对所述绝对值进行逐列求和，得到求和参数其中，X为所述雷达一维距离像，Y(n)为所述求和参数，C为复数域，M为一维距离像时间序列长度，N为一维距离像距离单元个数，m为一维距离像时间序列索引，n为一维距离像距离单元索引，n＝1,2,
…
,N，Y∈R
N
；设置阈值设置阈值T1∈R，针对Y∈R
N
，统计所述求和参数的指标集并根据所述指标集提取强散射单元的时序信号；其中Γ为所述指标集，Γ中的元素为雷达一维距离像X∈C
M
×
N
中强散射单元所在的列，k为k为一维距离像距离单元索引；令y＝arg(x)表示所述时序信号的相位数据；其中y＝arg(x)为提取复数相位的算子，且y∈R
M
；根据所述时序信号的相位数据计算相位梯度D(m)＝y(m)
‑
y(m+1)；其中m＝1,2,
…
,M
‑
1；根据所述时序信号的相位数据计算缠绕相位差：E(m)＝arctan(sin(y(m))/cos(y(m)))，其中m＝1,2,
…
,M
‑
1；令z(1)＝y(1)；z(1)为初始化数据；根据公式z(m)＝y(m)+E(m
‑
1)对缠绕相位求和，以得到解缠后的所述相位信号；其中z(m)为解缠后相位信号的第m个元素。3.根据权利要求2所述的雷达目标运动特征提取方法，其特征在于，所述利用经验模态分解对所述相位信号进行信号分离，得到多个本征模态函数，包括：获取第一个本征模态函数、获取其它本征模态函数和设置停止条件；所述获取第一个本征模态函数的具体步骤为：计算所述相位信号z∈R
M
的局部极大值点坐标集I与局部极小值点坐标集J；利用最邻近插值对局部极大值点{z(i)|i∈I}进行插值获取上包络信号a∈R
M
，并利用最邻近插值对局部极小值点{z(j)|j∈J}进行插值获取下包络信号b∈R
M
；计算所述上包络信号与所述下包络信号的均值包络信号m1＝(a+b)/2；令h1＝z
‑
m1，判断h1是否为本征模态函数，若否，则令h1替代z，并跳转至步骤“计算所述相位信号z∈R
M
的局部极大值点坐标集I与局部极小值点坐标集J”，直到获得第一个本征模态函数；
所述获取其它本征模态函数的具体步骤为：设r
k
＝r
k
‑1‑
h
k
，且令r
k
替代z，重复步骤“获取第一个本征模态函数”，直到获得第k+1个本征模态函数h
k+1
，其中k＝2,3,
…
；所述设置停止条件的具体步骤为：设置停止阈值T2＞0，计算判别式若SD≤T2，则停止继续进行经验模态分解，此时记K＝k
‑
1。4.根据权利要求3所述的雷达目标运动特征提取方法，其特征在于，所述基于傅里叶分析的频谱分析方法，对所述本征模态函数分别进行运动参数估计，得到雷达目标运动特征，包括：对所述本征模态函数依次进行傅里叶变换和取绝对值处理，得到频谱数据f
k
＝|Fh
k
|；其中，F为离散傅里叶矩阵，所述离散傅里叶矩阵的元素为F
ij
＝exp(
‑
2πj0(i
‑
1)(j
‑
1)/M)，其中，i,j∈{1,2,
…
,M}且j0为虚数单位，f
k
为所述频谱数据；h
k
为所述本征模态函数；取所述频谱数据的最大值对应的频率值作为运动参数的估计，得到雷达目标运动特征w
k
＝argmaxf
k
,k＝1,2,
…
,K；其中w
k
为所述雷达目标运动特征。5.一种雷达目标运动特征提取系统，其特征在于，包括：预处理单元，用于对雷达一维距离像数据进行预...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：