[发明专利]一种基于多雷达信息的真假弹头目标识别方法

权利要求书

1.一种基于多雷达信息的真假弹头目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、由窄带雷达探测获得真实弹头及诱饵目标在飞行过程中的RCS值，将每连续n个采样时刻的值构成一个RCS序列；将所述RCS序列随机分为训练数据集和测试数据集；

S2、根据S1得到的RCS序列，对每个目标的每个序列分别提取目标的窄带统计特征，包括RCS序列的均值样本方差s、r阶中心矩B_r、样本极差△d、变异系数C_v、偏态系数C_s、静态系数C_e和样本中位数R_m，将所述的8种窄带统计特征分别记为f¹，f²，…，f⁸，其中代表类别标号为t的目标在第j段RCS采样序列中提取出的fⁱ特征的值，N_t为目标t的RCS采样序列总数；设定t＝0为诱饵目标，t＝1为真实目标；

S3、由宽带雷达获取各目标在飞行过程中的一维距离像数据，将所述一维距离像数据随机分为训练数据集和测试数据集；对每幅一维距离像提取目标散射点空域特征，包括目标强散射点中心个数NS、目标径向长度L、去尺度结构特征目标距离域结构特征R_first和R_last，所述的5种宽带特征分别记为f⁹，f¹⁰，…，f¹³，其中代表类别标号为t的目标在第j幅一维距离像数据中提取出的fⁱ特征的值，N_t为目标t的一维距离像总数；

S4、根据步骤S2和步骤S3将得到的训练数据集提取到的特征共13种，针对每一种特征fⁱ，独立统计所有目标样本在该维特征上的样本分布置信度参数θⁱ，包括特征最小值特征最大值统计区间步长类别分布矢量类别分布置信度矢量

S5、对某待测试目标的雷达数据，利用S2和S3所述提取目标窄带及宽带特征值{yⁱ|i＝1,2,…,13}，对每一维特征值yⁱ，由S4所述对应特征的样本分布置信度参数θⁱ来对目标类别进行初步判断，得到判别值其中为由特征yⁱ判断出的当前测试目标的类别标号，为该判别结果的置信度；

S6、采用综合判决算法对S5所述13个独立判别结果{V¹,V²,…,V¹³}进行融合，计算最终的分类融合分值C，根据融合分值C确定待测试样本的类别号k，若C>0.5则当前待识别样本为真实弹头k＝1，若C≤0.5则待识别样本为虚假目标k＝0。

2.根据权利要求1所述的一种基于多雷达信息的真假弹头目标识别方法，其特征在于，步骤S1中所述n＝20。