本申请提出一种雷达信息识别方法及装置，属于雷达技术领域，所述方法包括：将所述雷达帧信号进行小波变换或奇异值变换，得到变换后雷达帧信号的重构信号；提取所述相参积累后信号中的多种特征，并基于所述多种特征构建特征矢量；确定所述特征矢量所属雷达信息类别，雷达信息类别包括目标类型雷达信息、杂波类型雷达信息或干扰类型雷达信息的一种或几种。所述装置包括：脉冲获取模块、帧信号获取模块、信号重构模块、相参积累模块、特征提取模块以及信号分类模块，本申请实现了突显目标信息、降低杂波以及干扰影响的技术效果，增加了提取目标特征的准确性以及后续分类算法准确性。特征的准确性以及后续分类算法准确性。特征的准确性以及后续分类算法准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种雷达信息识别方法及装置
[0001]本申请属于雷达
，具体涉及一种的雷达信息识别方法及装置。
技术介绍
[0002]雷达部署在山地、城市、岸海、岛礁等不同环境，执行空域探测等任务时，雷达实时探测的空情，包括无人机、直升机、空飘球、飞鸟等目标、环境杂波、甚至干扰源信号等。其中，环境杂波、飞鸟、干扰源等都是干扰信息，为非期望目标，其存在使得雷达对关注目标的探测、跟踪十分困难，必须考虑对非期望信息进行抑制。
[0003]将雷达信息进行分类识别，根据分类识别结果对目标进行后端处理，可以很好地降低非期望目标的干扰。同时能够将无人机、直升机等目标、山地环境、城市环境、各类干扰源进行区分，能够获取丰富的空域态势信息。
[0004]对于低分辨率雷达，测角精度受到雷达波束宽度的影响，使得测高误差达到数百米，甚至上千米，当雷达进行低空/超低空探测时，无法利用目标常规信息(速度、高度等)信息有效区别目标、环境、干扰源等。
[0005]现有技术中，为了提取雷达中目标、杂波、干扰信息，通常采用滤波等手段，这样会造成雷达回波信息的损失，不能够充分获取目标、杂波、干扰的多维信息。在提取不同目标的雷达回波信号特征时，目标、杂波、干扰、环境等信息的相互干扰，无法保证雷达回波信息特征提取的准确性、唯一性、稳健性。不同目标、环境杂波、干扰源的特征信息处理手段不同，可复用性差，效率低下。对目标、环境、干扰雷达回波信息采用不同的检测、识别方法，不具备统一的算法流程，工程实现实时性差。
技术实现思路
[0006]基于以上技术问题，本申请提出一种雷达信息识别方法及装置。
[0007]第一方面，本申请提出一种雷达信息识别方法，包括：
[0008]获取雷达回波脉冲；
[0009]将所述雷达回波脉冲按照预设定时间顺序排列为雷达帧信号；
[0010]将所述雷达帧信号进行小波变换或奇异值变换，得到变换后雷达帧信号的重构信号；
[0011]将所述重构信号进行相参积累，得到相参积累后信号；
[0012]提取所述相参积累后信号中的多种特征，并基于所述多种特征构建特征矢量；
[0013]确定所述特征矢量所属雷达信息类别，所述雷达信息类别包括目标类型雷达信息、杂波类型雷达信息或干扰类型雷达信息的一种或几种。
[0014]在相参积累后，雷达信息识别方法，还包括：
[0015]将所述相参积累后信号进行恒虚警检测，得到恒虚警检测后信号。
[0016]所述将所述雷达回波脉冲按照预设定时间顺序排列为雷达帧信号，包括：
[0017]将所述雷达回波脉冲按照雷达回波脉冲的采样时刻先后顺序排列为雷达帧信号。
[0018]所述将所述雷达帧信号进行小波变换，包括：
[0019]采用指定小波基函数以及小波分解层数，对雷达帧信号进行小波分解，得到分解后的小波系数；
[0020]通过预设定的阈值函数，对所述分解后的小波系数进行筛选；
[0021]利用筛选后的小波系数对所述雷达帧信号进行重构，得到空间变换后雷达帧信号的重构信号。
[0022]所述对雷达帧信号进行小波分解，得到分解后的小波系数，具体为：
[0023]在雷达帧信号中提取同一采样时刻中不同雷达回波脉冲组成一维向量，对所述一维向量进行小波分解，得到分解后的小波系数。
[0024]将所述雷达帧信号进行奇异值变换，包括：
[0025]将所述雷达帧信号进行奇异值分解，得到奇异值分解结果以及奇异值矩阵，所述奇异值矩阵的对角线上的元素为对应奇异值；
[0026]根据所述奇异值，得到奇异值一阶差分谱；
[0027]在所述奇异值一阶差分谱中，寻找不符合奇异值一阶差分谱变化趋势的跳变点；
[0028]将奇异值矩阵中将跳变点之后的奇异值均设置为零，得到第一新奇异值矩阵；
[0029]采用第一新奇异值矩阵对奇异值分解结果进行奇异值逆变换，得到第一空间变换后雷达帧信号的重构信号；
[0030]将奇异值矩阵中跳变点之前的奇异值均设置为零，得到第二新奇异值矩阵；
[0031]采用第二新奇异值矩阵对奇异值分解结果进行奇异值逆变换，得到第二空间变换后雷达帧信号的重构信号。
[0032]所述多种特征包括：相位特征、波形熵、能量比的一种或几种。
[0033]其特征在于，所述用所述多种特征构建特征矢量，包括：
[0034]在同一采样时刻下，将所述多种特征按照指定顺序排列，得到在采样时刻下的信号级特征块；
[0035]按照采样时刻的先后顺序，将所有在采样时刻下的信号级特征块进行排列，得到特征矢量。
[0036]基于分类算法确定所述特征矢量所属雷达信息类别，所述分类算法包括：支持向量机或神经元网络。
[0037]第二方面，本申请提出一种雷达信息识别装置，包括：
[0038]脉冲获取模块，用于获取雷达回波脉冲；
[0039]帧信号获取模块，用于将所述雷达回波脉冲按照预设定时间顺序排列为雷达帧信号；
[0040]信号重构模块，用于将所述雷达帧信号进行小波变换或奇异值变换，得到变换后雷达帧信号的重构信号；
[0041]相参积累模块，用于将所述重构信号进行相参积累，得到相参积累后信号；
[0042]特征提取模块，用于提取所述相参积累后信号中的多种特征，并基于所述多种特征构建特征矢量；
[0043]信号分类模块，用于确定所述特征矢量所属雷达信息类别，所述雷达信息类别包括目标类型雷达信息、杂波类型雷达信息或干扰类型雷达信息的一种或几种。
[0044]第三方面，本申请提出一种电子设备，包括：一个或多个处理器，以及存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行所述的雷达信息识别方法。
[0045]第四方面，本申请提出一种计算机可读存储介质，其存储有可执行指令，所述指令当被执行时使得处理器执行所述的雷达信息识别方法。
[0046]有益效果：
[0047]本申请提出一种雷达信息识别方法及装置，用空间变换重构雷达帧信号，对雷达帧信号开展不同回波信息的分类，以对分离的不同雷达回波信息；并且对重构后的信进行息特征提取，由于重构后不同雷达回波信息的分离，其目标、杂波、干扰等不同雷达信息相对干净，不会交叉影响，目标特征稳健性强，提高了雷达回波信息分类识别率。
附图说明
[0048]图1为本申请实施例的一种雷达信息识别方法流程图；
[0049]图2为本申请实施例的一个雷达回波脉冲示意图；
[0050]图3为本申请实施例的雷达帧信号示意图；
[0051]图4为本申请实施例的同一采样时刻中不同雷达回波脉冲组成一维向量示意图；
[0052]图5为本申请实施例的距离通道与距离单元示意图；
[0053]图6为本申请实施例的特征矢量示意图；
[0054]图7为本申请实施例的线性分类示本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种雷达信息识别方法，其特征在于，包括获取雷达回波脉冲；将所述雷达回波脉冲按照预设定时间顺序排列为雷达帧信号；将所述雷达帧信号进行小波变换或奇异值变换，得到变换后雷达帧信号的重构信号；将所述重构信号进行相参积累，得到相参积累后信号；提取所述相参积累后信号中的多种特征，并基于所述多种特征构建特征矢量；确定所述特征矢量所属雷达信息类别，所述雷达信息类别包括目标类型雷达信息、杂波类型雷达信息或干扰类型雷达信息的一种或几种。2.根据权利要求1所述的雷达信息识别方法，其特征在于，在相参积累后，雷达信息识别方法，还包括：将所述相参积累后信号进行恒虚警检测，得到恒虚警检测后信号。3.根据权利要求1所述的雷达信息识别方法，其特征在于，所述将所述雷达回波脉冲按照预设定时间顺序排列为雷达帧信号，包括：将所述雷达回波脉冲按照雷达回波脉冲的采样时刻先后顺序排列为雷达帧信号。4.根据权利要求1所述的雷达信息识别方法，其特征在于，所述将所述雷达帧信号进行小波变换，包括：采用指定小波基函数以及小波分解层数，对雷达帧信号进行小波分解，得到分解后的小波系数；通过预设定的阈值函数，对所述分解后的小波系数进行筛选；利用筛选后的小波系数对所述雷达帧信号进行重构，得到空间变换后雷达帧信号的重构信号。5.根据权利要求4所述的雷达信息识别方法，其特征在于，所述对雷达帧信号进行小波分解，得到分解后的小波系数，具体为：在雷达帧信号中提取同一采样时刻中不同雷达回波脉冲组成一维向量，对所述一维向量进行小波分解，得到分解后的小波系数。6.根据权利要求1所述的雷达信息识别方法，其特征在于，将所述雷达帧信号进行奇异值变换，包括：将所述雷达帧信号进行奇异值分解，得到奇异值分解结果以及奇异值矩阵，所述奇异值矩阵的对角线上的元素为对应奇异值；根据所述奇异值，得到奇异值一阶差分谱；在所述奇异值一阶差分谱中，寻找不符合奇异值一阶差分谱变化趋势的跳变点；将奇异值矩阵中将跳变点之后的奇异值均设置为零，得到第一新奇异值矩阵；采用第一新奇异值矩阵...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛谨，徐好，王星，蒲桃园，
申请(专利权)人：四川九洲防控科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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