【技术实现步骤摘要】
一种算、测数据结合的雷达目标属性散射中心提取方法
[0001]本专利技术涉及雷达目标特征提取
,尤其涉及一种雷达目标属性散射中心提取方法。
技术介绍
[0002]在雷达目标特性分析的研究方法中,散射中心模型是用来描述雷达目标的电磁散射特性的重要工具,随着理论研究的不断深入和雷达信号处理技术的不断提升,属性散射中心(ASC)参数估计成为了目标识别领域的一个重要研究内容,通过对目标散射数据的分析处理,可以更直观地分析雷达目标的结构特征,如目标体的物理尺寸以及典型部件结构等信息,进而可以通过散射中心信息提取并分析目标的近场回波,从而快速识别未知雷达目标。在目标特性应用中,通过缩比目标的测试数据提取散射中心,可以为研究非合作目标提供重要参考,由于暗室测试目标的姿态具有局限性,无法获取全部姿态角的散射数据,本专利技术通过将一维仿真数据与二维测试数据结合,不仅可以获取全姿态的散射中心数据,还可以通过算测结合提高散射中心模型的精度。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种算、测数据结合的雷达目标属性散射中心提取方法,降低了属性散射中心参数估计所需的数据量,在提升运算效率的同时并保证了模型的准确性,可有效提高重建模型RCS的精度。
[0004]为了达到上述目的,本专利技术提供一种雷达目标属性散射中心提取方法,包含以下步骤:
[0005]步骤S1、获取目标的一维单频扫角仿真数据和二维扫频扫角测试数据,根据远场雷达散射截面和相位,将目标远场散射数据统一表示为复数电场;
[00 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种雷达目标属性散射中心提取方法,其特征在于,包含以下步骤:步骤S1、获取目标的一维单频扫角仿真数据和二维扫频扫角测试数据,根据远场雷达散射截面和相位,将目标远场散射数据统一表示为复数电场;步骤S2、选取一维单频扫角仿真数据计算时频像;步骤S3、根据多普勒频率特征,检测局部型散射中心,对时频像进行IRT变换,得到局部型散射中心LSC的位置信息与幅度信息;步骤S4、根据多普勒频率特征,通过对时频像的每一行进行一维峰值检测,设置分布型散射中心DSC的检测阈值以及最小DSC长度,检测提取DSC信息;步骤S5、根据步骤S4得到的DSC的出现角度和DSC长度解出DSC精确位置;步骤S6、将得到的散射中心信息代入到散射中心模型中,得到重构的散射场,再根据时频像幅度和电场幅度间的关系调整,使得局部型散射中心LSC和分布型散射中心DSC模型幅度更为准确。2.如权利要求1所述的雷达目标属性散射中心提取方法,其特征在于,将目标远场散射数据统一表示为复数电场形式,仿真软件和测试系统的远场散射结果与电场的对应关系为:E=10
(σ/20)
×
exp(
‑
1j
×
φ
×
π/180)式中,σ为雷达散射截面RCS,单位采用dBsm,φ为相位,单位为
°
,j为复数单位,E为复数电场。3.如权利要求2所述的雷达目标属性散射中心提取方法,其特征在于,所述步骤S2包含以下步骤:S2.1、分别从一维仿真数据和二维测试数据中选取单一频率下的扫角数据作为起始输入,根据扫角的数量确定窗口大小,采用平滑伪Wigner
‑
Ville分布SPWVD进行时频变换:式中,窗口g(u)、h(τ)均为实偶函数,s(t)为步骤S1中定义的一维复数数据;经过时频变换后,散射电场的时频特征对应多普勒频率随时间的变化特征;步骤S2.2、得到时频像后,首先计算图像整体均值,图像边缘阈值设定为整体均值的1/20,从左往右比较上下两侧均值,获取上下边缘的位置。4.如权利要求3所述的雷达目标属性散射中心提取方法,其特征在于,步骤S2.2中,根据边缘位置检查是否存在过采样或者欠采样,边缘位于边界的二分之一到四分之三为正常情况,边缘低于边界的二分之一为欠采样,超过四分之三为过采样,如果存在欠采样或者过采样,需要通过插值或抽取方法重新构造输入数据,重新进行步骤S2.1。5.如权利要求3所述的雷达目标属性散射中心提取方法,其特征在于,所述步骤S3包含以下步骤:步骤S3.1、局部型散射中心LSC模型表达式为:式中,f为雷达频率,φ为散射中心的方位角可见角度范围,r
i
为散射中心位置矢量,
为雷达视角方向矢量,A
i
为散射中心幅度;LSC散射中心的多普勒频率f
Di
(t)表示为:式中,ζ为雷达视角与散射中心位置r
i
之间的夹角,为散射中心在雷达视角上的距离,f
...
【专利技术属性】
技术研发人员:鲁童童,贺新毅,王爽,黄志勇,谢兵,张润俊,
申请(专利权)人:上海无线电设备研究所,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。