[发明专利]一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法在审

专利信息
申请号: 201910322876.0 申请日: 2019-04-22
公开(公告)号: CN110031815A 公开(公告)日: 2019-07-19
发明(设计)人: 周代英;李雄;黎晓烨;赖陈潇;冯健 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G01S7/41 分类号: G01S7/41
代理公司: 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 代理人: 孙一峰
地址: 611731 四川省*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 空间目标 序列周期 组合函数 低信噪比 空间目标识别 方差分析法 自相关函数 平均幅度 周期估计 差函数 传统的 准确率 改进
【权利要求书】:

1.一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法,设空间目标的RCS序列为{rcs1,rcs2,rcs3...,rcsN},N为序列长度,其特征在于,包括以下步骤:

S1、定义组合函数为:

其中,τ为延迟时间,R(τ)为自相关函数,D(τ)为平均幅度差函数,

且对于一个准周期信号,R(τ)、D(τ)和RD(τ)都会呈现出周期性;

S2、采用组合函数对空间目标的RCS序列进行处理,获得{RD1,RD2,RD3...,RDN},将RCS序列分成k组,即当前序列可能存在的周期为2,3…,k;对数据做如下分解:

RDij=RDi+(j-1)k

式中i表示组数,1≤i≤k,j表示每一组包含的元素个数,1≤j≤[N/k];

S3、计算组间误差平方和SA与组内误差平方和Se

式中,r=[n/k],表示不超过n/k的最大整数,

S4、计算误差均方值和并进行F检验:

设α为显著性水平,若F>Fα,则表明在这一个信度水平上存在显著性差异,即所对应的k为原序列的一个周期;若F<Fα,则表示在该信度下不存在周期性;如果有多个k满足判决,则选择最大的k作为序列的周期。

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