[发明专利]基于频域熵的进动目标时频曲线提取方法

说明书

本发明公开了一种基于频域熵的进动目标时频曲线提取方法，主要解决现有技术频谱关联计算量大效率低的问题。其方案是：1.对雷达回波信号包络进行快速傅里叶变换得到时频信号；2.利用恒虚警算法对每个时刻的时频信号做恒虚警，每个时刻得到一系列的频率点；3.对所每个时刻得到的一系列的频率点做凝集处理，每个时刻得到一个或两个时频点；4.利用频域熵对得到一个或两个时频点进行匹配，得到一条曲线，剩下的点自动组成另一条曲线。本发明减少了计算量，提高了关联效率，提高了匹配成功率，可用于目标识别。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，特别涉及一种频域熵的进动目标时频曲线提取方法，可用于目标识别。

背景技术

空间锥体目标运动时会在其运行轨道上发生旋转和振动这些微小的运动，这些微小的运动称为微动。微动是一个很普遍的现象，一般运动物体都会伴随着微动如：人在行走时四肢的摆动、人体呼吸和心跳引起的胸腔振动、直升机旋翼的旋转、天线的旋转、车辆在前进时车轮的转动、发动机工作时的振动等。目标的微运动产生的微多普勒特征可以反映目标结构部件的几何构成和运动特性，是独一无二的的特征，可为目标分类识别提供新的途径。对微运动形式的正确建模和微多普勒特性的有效提取可以反演目标的微动参数，在军事和民用方面都有着广泛的应用前景。目前微动特征已经成功应用于空中目标、地面车辆、行人、弹道导弹等目标的分类和识别中。

如前所述，若想要获得空间锥体的微动特征，须准确提取其微多普勒信息。但是在实际工作环境中，接收到的窄带锥体目标回波通信号通常是由主体上多个散射中心的回波信号的叠加组成。由于信号在时域相互叠加时会造成频率干扰，因此为了提取锥体目标微动特征，有必要提取单分量微多普勒信号。

目前，提取单分量微多普勒信号是基于时频图的微动特征提取方法进行，这种方法将时域信号转换成时频域，然后从时频图中提取出目标各个散射中心的微多普勒特征。这种方法存在以下两方面的不足：

一是由于雷达接收到的空间锥体目标回波信号是锥体上各个散射中心回波信号的叠加，从而在时频图中各个散射中心的时频曲线相互交叉，所以难以在时频图中对各个散射中心的时频曲线进行直接提取。

二是由于时频图的微动特征提取方法都需解决频点关联问题，而频点关联又存在两方面缺点：一方面，频点关联易在不同散射中心的时频曲线交叉点产生错误，导致微动特征提取失败；另一方面，时频关联会增加计算复杂度，降低微动特征提取的效率。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于频域熵的进动目标时频曲线提取方法，以降低时频关联计算复杂度，提高提取效率。

本发明的技术思路是：利用简单的频域熵理论快速提取进动目标的微动特征，根据已知锥顶散射中心的时频曲线是正弦形式，锥顶散射中心时频曲线的傅里叶变换在频域上为冲击函数的形式，且冲击函数频谱熵值最低的性质，对时频图中提取出来的频点进行关联。其实现方案包括如下：

(1)对回波包络信号进行快速傅里叶变换，从回波信号中得到回波信号的时频信号：P＝STFT(sr)，其中，STFT(sr)表示对回波信号包络sr的短时傅里叶变换；

(2)利用恒虚警算法对每时刻的时频信号做恒虚警，得到每个时刻的一系列频率点；

(3)对所得到的一系列频率点在每个时刻的两个密集部分分别求质心，在两个密集部分分散的时刻得到每个时刻的两个中心频率点，在两个密集部分集中的时刻得到一个零频点；

(4)利用频域熵进行匹配：

4a)将每相邻两个零频点之间设为一个单元，把第1个零频点前的所有正值点放在集合F中，用集合F中所有的点与第1个零频点后一个单元内的所有正值点组成一个正集合v⁺，将第1个零频点前的所有正值点与第1个零频点后一个单元内的所有负值点组成一个负集合v^-；