一种弹道目标RCS时间序列的进动周期提取方法技术

本发明专利技术公开了一种弹道目标RCS时间序列的进动周期提取方法，方法包括：计算目标的运动引起的电波入射角变化信息后，通过对所述目标的暗室静态测量数据进行插值，得到所述目标的动态数据序列；对所述动态数据序列进行平滑处理后，采用小波变换阈值去噪法进行去噪处理，得到初始数据；对所述初始数据进行全极化通道融合处理，得到进动周期信息。本发明专利技术提高了精度和稳定性，可广泛应用于计算机技术领域。可广泛应用于计算机技术领域。可广泛应用于计算机技术领域。

A precession period extraction method for RCS time series of ballistic targets

【技术实现步骤摘要】
一种弹道目标RCS时间序列的进动周期提取方法


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其是一种弹道目标RCS时间序列的进动周期提取方法。

技术介绍

[0002]空间目标识别是指包括飞机，导弹及临近空间飞行器等目标在内的跟踪与识别技术，该技术以雷达为主要传感器，利用雷达获取空间目标的回波信号，从中提取目标的位置、速度、结构等特征信息，进而实现对空间目标的类型或属性的识别。随着现代雷达技术的进步，雷达对目标的精细刻画能力越来越高，可用于识别的主要特征包括但不限于目标等效散射面积(RCS)，微动，极化，一维像二维像等。微动作为目标的独特特征，相比于平动包含了更多的细节信息，对于空间目标探测与识别具有重要意义。
[0003]研究表明，在较长的时间段内，RCS序列具有典型的非平稳性、相关性和拟周期性的特点，因此常规的谱分析周期估计方法并不能得到满意的效果，且精度通常与观测数据长度成正比，这对于实时性要求很高的目标识别防御系统来说往往相互矛盾，同时，当进动角较大时，RCS序列在姿态变化范围内起伏程度增大，这对姿态角近似余弦函数的形状破坏十分严重，因此使得虚假周期分量增大。基于RCS周期提取的另一个思路是基于序列的估计，如目前所提出的二重循环自相关法，正余弦函数线性组合拟合法，方差分析法等。然而上述方法均只利用了单通道极化信息进行处理，存在特征提取精度不够高，极化信息利用不充分等问题，同时由于各极化通道处理效果不同，通常难以确定某一具体目标极化通道。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种精度高且稳定性高的，弹道目标RCS时间序列的进动周期提取方法。
[0005]本专利技术的一方面提供了一种弹道目标RCS时间序列的进动周期提取方法，包括：
[0006]计算目标的运动引起的电波入射角变化信息后，通过对所述目标的暗室静态测量数据进行插值，得到所述目标的动态数据序列；
[0007]对所述动态数据序列进行平滑处理后，采用小波变换阈值去噪法进行去噪处理，得到初始数据；
[0008]对所述初始数据进行全极化通道融合处理，得到进动周期信息。
[0009]可选地，所述计算目标的运动引起的电波入射角变化信息后，通过对所述目标的暗室静态测量数据进行插值，得到所述目标的动态数据序列，包括：
[0010]建立质心运动模型，根据预先设定的导弹参数模拟计算出质心的位置矢量和速度矢量信息；
[0011]建立姿态运动模型，模拟计算出目标的姿态角的变化信息；
[0012]根据极化基变换关系，将所述姿态角和目标静态散射测量数据相结合，插值得到特定姿态下目标的散射特性，获取目标的动态数据序列。
[0013]可选地，所述对所述动态数据序列进行平滑处理后，采用小波变换阈值去噪法进行去噪处理，得到初始数据，具体为：
[0014]通过Savitzky
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Golay滤波器对所述动态数据序列进行平滑处理；
[0015]采用小波变换阈值去噪法进行去噪处理，得到初始数据。
[0016]可选地，所述通过Savitzky
‑
Golay滤波器对所述动态数据序列进行平滑处理，包括：
[0017]通过多阶多项式来拟合一个窗口内的一组数据，确定拟合数据点与原数据点之间的残差平方和；其中，当所述残差平方和对所述多阶多项式的系数求偏导结果为零时，残差平方和最小，拟合效果最好；
[0018]根据需要拟合的单边点数、多项式阶次以及待拟合数据，计算得到所述多阶多项式；
[0019]根据所述多阶多项式求取窗口内的中心点估计值，完成对所述动态数据序列的平滑处理。
[0020]可选地，所述采用小波变换阈值去噪法进行去噪处理，得到初始数据，包括：
[0021]对去噪处理后的信号进行小波分解处理，得到各尺度下的近似系数和细节系数；
[0022]根据预设的处理规则对所述近似系数和所述细节系数进行阈值处理，得到小波系数；
[0023]对所述小波系数进行信号重构，得到去噪后的初始数据。
[0024]可选地，所述阈值处理中的阈值采用固定式阈值，所述阈值处理根据每一层小波分解的噪声水平估计进行调整。
[0025]可选地，所述对所述初始数据进行全极化通道融合处理，得到进动周期信息，包括：
[0026]假设以平面电磁波照射一个有限尺寸目标，获取雷达发射天线辐射波在目标处的电场矢量；
[0027]用平面波近似散射波，并根据目标散射的远场区中的给定观测点以及目标与接受天线之间的距离，确定散射电场；
[0028]定义一个复的极化散射矩阵来描述入射波和远区散射波各极化分量间的变换关系，构建极化散射矩阵；
[0029]定义目标的功率矩阵；
[0030]根据所述功率矩阵定义功率散射矩阵以及功率散射矩阵的迹；
[0031]根据所述功率散射矩阵以及所述功率散射矩阵的迹，定义去极化系数；
[0032]确定所述去极化系数的时间序列图以及功率谱密度结果；
[0033]根据所述时间序列图以及所述功率谱密度结果，得到进动周期信息。
[0034]本专利技术实施例的另一方面还提供了一种弹道目标RCS时间序列的进动周期提取装置，包括：
[0035]第一模块，用于计算目标的运动引起的电波入射角变化信息后，通过对所述目标的暗室静态测量数据进行插值，得到所述目标的动态数据序列；
[0036]第二模块，用于对所述动态数据序列进行平滑处理后，采用小波变换阈值去噪法进行去噪处理，得到初始数据；
[0037]第三模块，用于对所述初始数据进行全极化通道融合处理，得到进动周期信息。
[0038]本专利技术实施例的另一方面还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
[0039]所述存储器用于存储程序；
[0040]所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。
[0041]本专利技术实施例的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。
[0042]本专利技术实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。
[0043]本专利技术的实施例计算目标的运动引起的电波入射角变化信息后，通过对所述目标的暗室静态测量数据进行插值，得到所述目标的动态数据序列；对所述动态数据序列进行平滑处理后，采用小波变换阈值去噪法进行去噪处理，得到初始数据；对所述初始数据进行全极化通道融合处理，得到进动周期信息。本专利技术提高了精度和稳定性。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种弹道目标RCS时间序列的进动周期提取方法，其特征在于，包括：计算目标的运动引起的电波入射角变化信息后，通过对所述目标的暗室静态测量数据进行插值，得到所述目标的动态数据序列；对所述动态数据序列进行平滑处理后，采用小波变换阈值去噪法进行去噪处理，得到初始数据；对所述初始数据进行全极化通道融合处理，得到进动周期信息。2.根据权利要求1所述的一种弹道目标RCS时间序列的进动周期提取方法，其特征在于，所述计算目标的运动引起的电波入射角变化信息后，通过对所述目标的暗室静态测量数据进行插值，得到所述目标的动态数据序列，包括：建立质心运动模型，根据预先设定的导弹参数模拟计算出质心的位置矢量和速度矢量信息；建立姿态运动模型，模拟计算出目标的姿态角的变化信息；根据极化基变换关系，将所述姿态角和目标静态散射测量数据相结合，插值得到特定姿态下目标的散射特性，获取目标的动态数据序列。3.根据权利要求1所述的一种弹道目标RCS时间序列的进动周期提取方法，其特征在于，所述对所述动态数据序列进行平滑处理后，采用小波变换阈值去噪法进行去噪处理，得到初始数据，具体为：通过Savitzky
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Golay滤波器对所述动态数据序列进行平滑处理；采用小波变换阈值去噪法进行去噪处理，得到初始数据。4.根据权利要求3所述的一种弹道目标RCS时间序列的进动周期提取方法，其特征在于，所述通过Savitzky
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Golay滤波器对所述动态数据序列进行平滑处理，包括：通过多阶多项式来拟合一个窗口内的一组数据，确定拟合数据点与原数据点之间的残差平方和；其中，当所述残差平方和对所述多阶多项式的系数求偏导结果为零时，残差平方和最小，拟合效果最好；根据需要拟合的单边点数、多项式阶次以及待拟合数据，计算得到所述多阶多项式；根据所述多阶多项式求取窗口内的中心点估计值，完成对所述动态数据序列的平滑处理。5.根据权利要求3所述的一种弹道目标RCS时间序列的进动周期提取方法，其特征在于，所述采用小波变换阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：饶彬，沈强，王伟，王涛，周颖，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：