【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于雷达信号处理，具体涉及一种低慢小目标雷达多域多维特征提取方法。
技术介绍
1、我国拥有漫长的海岸线，海空背景下对“低慢小”目标的探测与识别技术的需求显著增加，对＂低慢小＂目标进行有效的监测具有重要的安全意义和经济利益。如何及时有效对“低慢小”目标的带来的威胁做出预警与规避，已成为重点研究解决的一项重要任务。“低慢小”目标散射截面积(rada r cross section，rcs)小、雷达回波微弱且难以积累、目标特征提取难，有低可观测性，目标分类识别难度大。精准地对“低慢小”目标进行自动识别和分类，本质上是准确、针对低慢小目标雷达多域多维特征提取，从而提高雷达信号的处理效率和精度。
2、目前，主流方法是提取目标的微多普勒特征、回波和机动特征。通过短时傅里叶变换(short-time fourier transform，stft)、平滑伪wigner-viller分布(smooth pseudowigner-viller distribution，spwvd)、正则化二维复对数-傅立叶变换、经验模式分解(empi...
【技术保护点】
1.一种低慢小目标雷达多域多维特征提取方法，其特征在于包括以下步骤：
2.按照权利要求1所述的一种低慢小目标雷达多域多维特征提取方法，其特征在于步骤2)中所述预处理的具体步骤：先对回波信号进行强杂波滤除，再对N个接收通道波束形成，对单个脉冲L个样点脉冲压缩，对M个脉冲多普勒处理，最后进行多脉冲积累和目标点迹凝聚，分别得到目标的方位(A)、距离(R)和速度(v)脉冲序列信息，组成目标距离-脉冲-帧数据和距离-方位-帧数据。
3.按照权利要求1所述的一种低慢小目标雷达多域多维特征提取方法，其特征在于步骤3)的具体步骤为：
4.按照权利要...
【技术特征摘要】
1.一种低慢小目标雷达多域多维特征提取方法，其特征在于包括以下步骤：
2.按照权利要求1所述的一种低慢小目标雷达多域多维特征提取方法，其特征在于步骤2)中所述预处理的具体步骤：先对回波信号进行强杂波滤除，再对n个接收通道波束形成，对单个脉冲l个样点脉冲压缩，对m个脉冲多普勒处理，最后进行多脉冲积累和目标点迹凝聚，分别得到目标的方位(a)、距离(r)和速度(v)脉冲序列信息，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈小龙，邓振华，薛伟，汪兴海，张海，赵志坚，关键，王洪永，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：
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