基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法技术

本发明专利技术公开了基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法，涉及雷达散射截面技术领域，选择蜂群无人机中的某一无人机，计算该无人机的一次散射信号；计算选定的无人机与蜂群无人机中其他无人机耦合下的所有二次散射信号；使用相干叠加法将一次散射信号和所有二次散射信号叠加；蜂群无人机中的每个无人机依次进行上述步骤，得到蜂群无人机中每个无人机的一次散射信号和所有二次散射信号；根据上述数据得到蜂群无人机的雷达回波信号，进而得到蜂群无人机的雷达散射截面。本发明专利技术采用上述步骤，基于蜂群无人机的空间位置、单一无人机的单站和双站雷达散射截面以及雷达入射信号和雷达参数信息，对雷达散射截面信息进行精准计算。准计算。准计算。

【技术实现步骤摘要】
基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法


[0001]本专利技术涉及雷达散射截面
，特别是涉及基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法。

技术介绍

[0002]蜂群无人机是无人机众多拓展应用领域的一种，具备成本低、部署快、突防能力强、可执行多元任务等特点。近年来蜂群无人机技术得到了快速发展，蜂群无人机作为一种具备较高自由度和机动能力的目标，对雷达目标探测技术提出了更高的要求，针对蜂群无人机的雷达散射截面计算对提升蜂群无人机的雷达探测能力有重要意义。
[0003]而采用暗室测量或者传统全波仿真方法获取蜂群无人机雷达散射截面存在成本高、计算资源消耗大、无法全面涵盖蜂群无人机多模态特征等问题。现有蜂群无人机雷达散射截面快速计算方法没有考虑蜂群内无人机之间的信号耦合效应，得到的蜂群无人机雷达散射截面信息精度不足。因此，需要一种包含无人机之间信号耦合效应的蜂群无人机雷达散射截面的快速计算方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法，基于蜂群无人机的空间位置、单一无人机的单站和双站雷达散射截面以及雷达入射信号和雷达参数信息，对雷达散射截面信息进行精准计算。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法，S1、选择蜂群无人机中的某一无人机，计算该无人机的一次散射信号；S2、计算S1中选定的无人机与蜂群无人机中其他无人机耦合下的所有二次散射信号；S3、使用相干叠加法将S1中的一次散射信号和S2中的所有二次散射信号叠加；S4、蜂群无人机中的每个无人机依次进行步骤S1
‑
S3，得到蜂群无人机中每个无人机叠加后的一次散射信号和所有二次散射信号；S5、根据S4中的数据得到蜂群无人机的雷达回波信号，进而得到蜂群无人机的雷达散射截面。
[0006]优选的，S1中，S11、蜂群无人机目标为U ；使用表示蜂群无人机中的第i架无人机，i=1,2,
…
,K；S12、雷达入射波信号： ；其中，表示信号的幅度，为雷达波信号载频，表示时间；
S13、的一次散射信号： ；其中，为在雷达视角下的偏航角、俯仰角以及滚转角，的单站雷达散射截面，与雷达之间的距离，为光速，为信号的归一化天线增益衰减因子，为雷达天线辐射增益的最大值，为雷达天线的辐射增益，分别为与雷达天线波束主轴在水平和垂直方向上的夹角。
[0007]优选的，S2中，蜂群无人机中除外的其他无人机定义为，j=1,2,
…
,K,j≠i；向的二次辐射信号为： ；其中，表示和之间的距离，为向辐射过程中入射雷达波信号的能量衰减因子；以的二次辐射信号作为辐射源，则和耦合条件下，向雷达方向的二次散射信号： ；其中，为的双站雷达散射截面，为到的入射方向，为向雷达方向的散射方向，为与雷达之间的距离。
[0008]优选的，S3中，采用相干叠加的方法将的一次散射信号和所有的二次散射信号进行叠加，得到的雷达回波信号， ；其中，为一次散射信号，为二次散射信号。
[0009]优选的，S5中，蜂群无人机的雷达回波信号， ；蜂群无人机的雷达散射截面，
。
[0010]优选的，向辐射过程中入射雷达波信号的能量衰减因子为， ; ; ;其中，为雷达波入射视角下的偏航角、俯仰角以及滚转角，以为原点的目标坐标系，向的辐射方向为，在目标坐标系内的方位角定义为，俯仰角定义为，和分别为目标坐标系下方位角和俯仰角的采样间隔，P为方位角维度上的角度采样点个数，Q为俯仰角维度上的角度采样点个数。
[0011]因此，本专利技术采用上述步骤的基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法，其优点在于：1、本专利技术提出的算法基于蜂群无人机的空间位置、单一无人机的单站和双站雷达散射截面以及雷达入射信号和雷达参数信息，对雷达散射截面信息进行精准计算；2、本专利技术提供的算法针对蜂群无人机的雷达散射截面建库、雷达目标特性统计模型分析、雷达目标检测等研究提供可靠的信息源；3、本专利技术提供的算法可实现对任意模态蜂群无人机雷达散射截面的准实时计算，可以实现动态场景下多模态蜂群无人机雷达散射截面的快速计算。
[0012]下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0013]图1是本专利技术基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法实施例的流程图。
具体实施方式
[0014]以下通过附图和实施例对本专利技术的技术方案作进一步说明。
[0015]除非另外定义，本专利技术使用的技术术语或者科学术语应当为本专利技术所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。
[0016]实施例1S1、选择蜂群无人机中的某一无人机，计算该无人机的一次散射信号；S1中，S11、蜂群无人机目标为U ;使用表示蜂群无人机中的第i架无人机，i=1,2,
…
,K。
[0017]S12、雷达入射波信号， ;其中，表示信号的幅度，为雷达波信号载频，表示时间。
[0018]S13、的一次散射信号， ;其中，为在雷达视角下的偏航角、俯仰角以及滚转角，的单站雷达散射截面，与雷达之间的距离，为光速，为信号的归一化天线增益衰减因子，为雷达天线辐射增益的最大值，为雷达天线的辐射增益，分别为与雷达天线波束主轴在水平和垂直方向上的夹角。
[0019]在雷达坐标系下的坐标为， ;水平方向定义为雷达坐标系中(1,0,0)矢量方向，垂直方向定义为雷达坐标系中(0,1,0)矢量方向，的计算方法如下： ; ;其中，和为在水平和垂直维度上偏离雷达波束中心点的位移，二者计算方法如下： ; ;定义雷达波束中心点坐标，其中，和为雷达扫描波束的方位角与俯仰角。
[0020]S2、计算S1中选定的无人机与蜂群无人机中其他无人机耦合下的所有二次散射信号；S2中，蜂群无人机中除外的其他无人机定义为，j=1,2,
…
,K,j≠i；向的二次辐射信号为：
ꢀ
;其中，表示和之间的距离，为向辐射过程中入射雷达波信号的能量衰减因子； ； ； ；其中，为向上取整函数，为雷达波入射视角下的偏航角、俯仰角以及滚转角，向的辐射方向为，以为原点的目标坐标系，在目标坐标系内的方位角定义为，俯仰角定义为，和分别为目标坐标系下方位角和俯仰角的采样间隔，P和Q为方位角和俯仰角维度上的角度采样点个数。
[0021]定义在方向上的空间尺寸大小为，的中心点坐标为。
[0022]在雷达坐标系中的空间分布范围为： ;将空间分布转换为目标坐标系下的方位角和俯仰角： ;由上式可得到最小值和最大值
。
[0023] ;由上式可得到最小值和最大值。
[0024]以的二次辐射信号作为辐射源，则和耦合条件下，计算向雷达方向的二次散射信号： ;;其中，为的双站雷达散射截面，为到的入射方向，为向雷达方向的散射方向，为与雷达之间的距离。
[0025]S3、使用相干叠加法将S1中的一次散本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法，其特征在于：S1、选择蜂群无人机中的某一无人机，计算该无人机的一次散射信号；S2、计算S1中选定的无人机与蜂群无人机中其他无人机耦合下的所有二次散射信号；S3、使用相干叠加法将S1中的一次散射信号和S2中的所有二次散射信号叠加；S4、蜂群无人机中的每个无人机依次进行步骤S1
‑
S3，得到蜂群无人机中每个无人机叠加后的一次散射信号和所有二次散射信号；S5、根据S4中的数据得到蜂群无人机的雷达回波信号，进而得到蜂群无人机的雷达散射截面。2.根据权利要求1所述的基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法，其特征在于：S1中，S11、蜂群无人机目标为U ；使用表示蜂群无人机中的第i架无人机，i=1,2,
…
,K；S12、雷达入射波信号： ；其中，表示信号的幅度，为雷达波信号载频，表示时间；S13、的一次散射信号： ；其中，为在雷达视角下的偏航角、俯仰角以及滚转角，的单站雷达散射截面，与雷达之间的距离，为光速，为信号的归一化天线增益衰减因子，为雷达天线辐射增益的最大值，为雷达天线的辐射增益，分别为与雷达天线波束主轴在水平和垂直方向上的夹角。3.根据权利要求1所述的基于信号耦合模型的蜂群无人机雷达散射截面计算方法，其特征在于：S2中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘佳，郝鑫海，朱熙，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：