[发明专利]一种目标大角度范围RCS的快速信息提取方法

说明书

技术领域

本发明属于信号特征控制技术领域，具体涉及一种目标大角度范围RCS的快速信息提取方法。

背景技术

在目标电磁特性分析、目标识别、散射特征提取以及隐身赋形设计等方面都要面临大量的目标RCS数据快速分析与处理问题。例如，在隐身赋形设计过程中，需要经过多次的优化迭代过程，对于每一次的优化处理都要进行RCS计算以检验和确认其优化效果，此时除了传统的直接比较RCS的变化之外，还需要快速获取目标主要散射特征的变化情况，如镜面散射、棱边绕射、多次散射等。在目标识别方面，则需要挖掘尽可能全面的目标特征以实现目标类型等信息的判别，大角度范围的目标RCS快速作息提取可作为判别依据的重要补充。

一直以来，目标RCS特性的分析仅限于均值、方均根、中值等统计参量手段，这种方法优点是简单和可操作性强，但是其信息利用率极低，且不能全面表示出目标的散射特性。因而深入地研究和分析这些目标电磁散射特性的统计特性，可以进一步提高目标散射特性数据在上述各领域的易用性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种针对大角度范围RCS的目标散射特征信息快速提取方法，该方法能在保持处理过程简单、可操作性强等特点的同时，其曲线外形的鲁棒性远远优于传统统计参量的方式。

为达到上述目的，本发明所采取的技术方案为：

一种目标大角度范围RCS的快速信息提取方法，该方法包括如下步骤：

步骤一：建立典型目标特征分布数据库

测量典型目标的不同入射角的后向散射截面，获得典型目标的散射电场强度的统计分布函数，在此基础上，集合常见典型目标与结构的特征分布，建立典型结构散射数据库，作为参考数据库；

步骤二：输入实际目标待分析大角度范围RCS数据；

步骤三：将步骤二输入的RCS数据按照实际某类雷达的工作带宽和飞行器可能产生的观察角度变化范围进行角度/频率子空间分解；

步骤四：获取步骤三分解得到的实际目标的某个子空间的特征分布函数；

步骤五：根据步骤一建立的典型目标特征数据库和步骤四获取的实际目标的某个子空间的特征分布函数，实现目标类别或主要散射特征的快速判定。

所述步骤四采用均匀网格或非均匀网格的方法实现。

所述非均匀网格的方法采用Log-Bin方法实现。

所述步骤五中特征分布函数所呈现的所有峰代表了在这一子空间内的主要散射特征，根据这些峰所在的位置，即相应的散射能量量级，同时参考峰左侧和右侧的斜率，实现目标类别或主要散射特征的快速判定。

本发明所取得的有益效果为：

本发明所述一种目标大角度范围RCS的快速信息提取方法具备较强的抗噪声能力，为大复杂目标的大角度范围RCS理论计算数据和试验数据的比对分析提供合理可行的方案：

（1）统计分布特性的鲁棒性确保特征分布分析技术能够有良好的适应性；

（2）分析和计算特征分布的速度快，可以用于实时分析；

（3）特征分布分析技术不要求角度等间隔和目标的具体运动路径，具有较广的适用范围。

附图说明

图1为本发明所目标大角度范围RCS的快速信息提取方法流程图；

图2为平板后向散射的特征分布；

图3为劈柱后向散射的特征分布；

图4为两种典型隐身飞机方位面RCS的特征分布对比。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

如图1所示，本发明所述一种目标大角度范围RCS的快速信息提取方法包括如下步骤：

步骤一：建立典型目标特征分布数据库

测量典型目标的不同入射角的后向散射截面，获得典型目标的散射电场强度的统计分布函数，在此基础上，集合常见典型目标与结构的特征分布，建立典型结构散射数据库，作为参考数据库；如图2所示，为平板点频随方位角变化的后向散射的特征分布函数，其结果显示分布函数具有两个峰值，且峰左右不对称。

步骤二：输入实际目标待分析大角度范围RCS数据；

步骤三：将步骤二输入的RCS数据按照实际某类雷达的工作带宽和飞行器可能产生的观察角度变化范围进行角度/频率子空间分解；

步骤四：获取步骤三分解得到的实际目标的某个子空间的特征分布函数；