基于超分辨多普勒谱的地面运动目标稳健分类方法技术

本发明专利技术公开了一种基于超分辨多普勒谱的地面运动目标稳健分类方法，主要解决现有同类方法在抑制杂波的同时会影响信号结构，短驻留时间条件下分辨率不高，无法抑制噪声导致的分类性能较差的问题。其实现过程是：计算慢时间回波信号多普勒谱，利用其估计信号中的噪声能量；利用目标临近距离单元估计杂波自相关矩阵；构建傅立叶基字典矩阵，通过求解l1范数优化问题得到目标的超分辨多普勒谱；对目标的超分辨多普勒谱提取特征；对提取的特征使用分类器进行分类。本发明专利技术提高了目标多普勒谱的分辨率，能在自适应抑制杂波的同时保留信号结构以及抑制信号中的噪声，在提高分类性能的同时获得噪声稳健性，可用于对具有机动部件的运动车辆目标进行分类。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达
，涉及目标分类方法，可用于对具有机动部件的运动车辆目标进行分类。
技术介绍
在雷达目标分类和识别领域中，由于轮式和履带式车辆在战场环境下的分エ不同，对轮式和履带式车辆进行分类具有重要意义。通常情况下，运动车辆目标的雷达回波中含有大量地物杂波，由于多普勒效应，目标会在多普勒域中偏离零频率的位置出现。由此可以实现运动目标和静止地物杂波的分离。同吋，目标的多普勒谱还提供了目标自身的运动信息，利用这些信息可以实现对目标的分类和识别。自微多普勒概念引入雷达后，对不同微动形式产生的微多普勒现象的研究，深化了人们对机动部件多普勒谱调制现象的认识，使得从目标回波的多普勒信息中提取有利于分类和识别的特征有了新的途径。车辆是典型的具有机动部件的目标，且由于车轮和履带具有不同的微运动形式，使得在运动车辆目标分类领域，有可能取代传统的人工操作模式，实现雷达的自动目标分类。在车辆目标运动吋，目标的平动速度决定了其谱峰位置和谱宽。当平动速度较大吋，目标谱峰离O频率较远，且谱宽较宽；当平动速度较小吋，目标谱峰靠近O频率，且谱宽较窄。对于车辆目标分类，由于目标具有上述性质，杂波抑制处理不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1 一种基于超分辨多普勒谱的地面运动目标稳健分类方法，包括如下步骤 1)对地面运动目标的慢时间回波信号S={Sl，S2,, SnI进行傅立叶变换，得到慢时间回波信号S的多普勒谱f={f\，f2，. . .，fM}，其中Sn为慢时间回波信号S第η点的值，η=1，2，...，Ν，N为脉冲积累数，仁为慢时间回波信号的多普勒谱f第m点的值，m=l, 2,..., M, M为傅立叶变换点数； 2)在慢时间回波信号的多普勒谱f中捜索峰值位置P，利用峰值位置P确定地面运动目标在慢时间回波信号的多普勒谱f中所占的谱宽为[|，2ア-|]，利用谱宽之外的频点估计噪声能量ε ； 3)从含有地面运动目标的距离单元的邻近距离单元中获取仅含杂波的回波信号，以得到杂波的自相关矩阵的估计值A =γΣ￥βΗ，其中;；代表第β次仅含杂波的时域回波信号，L为用于估计杂波的自相关矩阵的信号数，H代表共轭转置运算 4)利用杂波的自相关矩阵的估计值氣对慢时间回波信号s中的杂波成分进行抑制，得到抑制杂波后的信号J = 5)构造傅立叶基字典出=取，B2,,BM}，其中圪=eXp(i^^)，代表傅立叶基字典的第m列，式中，exp ( ·)表示指数函数，j代表虚数単位，n=0, 1，. . .，N_l，m=l, 2,. . . , M ； 6)利用傅立叶基字典B对抑制杂波后的信号y进行重构，即...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宏伟，李彦兵，杜兰，纠博，王鹏辉，杨晓超，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：