[发明专利]一种基于目标环境特征向量的干扰抑制与目标识别方法

说明书

本发明涉及一种基于目标环境特征向量的对空目标识别方法。其主要流程是：首先通过对雷达回波检测、点迹凝聚处理，找到目标回波的中心点，提取目标回波数据；通过提取目标环境特征向量对目标数据进行预处理；最后利用目标环境特征向量及预处理后的目标回波数据，提取目标调制谱特征，判断目标是喷气式飞机、螺旋桨飞机或是直升机。本发明所提供的方法主要针对工程应用实现，能够很好的剔除杂波干扰、雷达副瓣干扰的影响，识别正确率达到85％以上，并具有很好的稳健性和适应性。

技术领域

本发明属于雷达目标信号分类识别技术。

背景技术

空中飞机目标主要分为喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机三类。这三类飞机上都存在旋转部件，如直升机的主旋翼和尾旋翼，螺旋桨飞机的螺旋桨叶片和喷气式飞机发动机的压缩叶片，它们在飞机飞行的同时，自身也存在周期性的旋转运动。目标的微动会对雷达回波产生附加的调制，使得目标回波多普勒是时变的，表现在频谱上式存在频谱旁瓣或多普勒频率展宽，折算目标结构部件与目标主体之间相互作用的结果。微动产生的微多普勒特征，即调制谱特征，是目标独特的特征，它反映了目标的几何结构和运动特征，可以用来确定目标的性质，为雷达目标识别提供了新的途径，具有重要的研究价值和意义。

基于微多普勒特征的技术研究是雷达目标识别领域的研究热点之一。如在加拿大Defence R&D Canada公司在研究报告《Micro-Doppler radar signatures forintelligent target recognition》中，对直升机叶片的频域特征进行分析，并且提出了相应的叶片频谱提取方法；在2009年2月的《指挥控制与仿真》中《多普勒频谱及JEM效应在空中目标识别中的应用分析》提出利用相位和幅度综合的方法试图对三类目标进行分类识别；在2006年《现代雷达》中《基于微多普勒特征的空中目标识别》提出利用多普勒频谱能量的不对称性和能量对比实现了固定翼飞机和直升机的分类识别。

与其他文献中提出的方法不同，本发明针对实际雷达的数据特点，通过对目标回波的数据质量进行评估，自适应调整数据预处理和特征提取策略和参数，有效提取目标的调制谱特征，能够有效降低因杂波干扰、副瓣干扰而产生的识别错误，具有更为稳健、抗干扰能力更强的分类识别能力。

发明内容

本发明的目的在于提供一种解决常规相参体制警戒雷达系统的空目标识别方法。通过本发明，能够在警戒雷达系统中实现喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机的分类识别能力，识别正确率达到85％以上。

实现本发明的技术解决方案为：

首先通过对雷达回波检测、点迹凝聚处理，找到目标回波的中心点，提取若干能够用于处理的目标回波数据；通过计算目标环境特征向量，对目标数据进行预处理；最后利用目标环境特征向量计算分割门限，提取目标调制谱特征，判断目标是喷气式飞机、螺旋桨飞机或是直升机。本发明所提供的方法主要针对工程应用实现，具有很好的抗干扰、抗杂波的特点，并且对空目标正确率达到85％以上。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：

通过本发明的基于目标环境特征向量的数据预处理方法，能够有效抑制背景杂波、目标副瓣等因素产生的干扰，能准确、有效地提取出目标回波中存在的真实调制谱特征信息，该方法与现有调制谱特征识别处理方法相比，对强杂波干扰、强副瓣干扰、噪声干扰的抑制能力更好，预处理后的目标数据用于特征提取和分类识别的准确率更高；

采用目标环境特征向量进行调制谱特征提取和分类器设计，能够有效对空目标进行分类识别。该方法具有实时性好、检测概率高的特点，更为重要的是，该分类识别方法的适应性更强，能够适应各种强度杂波环境及噪声干扰环境，并且能够适应不同型号雷达，它的提出及工程实现在雷达目标检测与识别领域具有很高的推广应用价值。用本专利的方法，在实际雷达中在各种环境下进行现场测试，其中螺旋桨类246个批次、喷气式飞机900个批次，直升机480个批次，测试结果如下表所示：

表1现场测试结果表