[发明专利]用于增强雷达目标识别的探测波形设计方法

说明书

本发明公开的用于增强雷达目标识别的探测波形设计方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：建立满足低最大功率与平均功率比值要求的雷达探测波形模型；步骤2：使用模式识别中线性判别式分析算法建立统一准则模型；步骤3：将步骤1和步骤2中的两个模型结合，建立最小化准则为目标函数，低PAPR要求为约束条件的优化模型；步骤4：使用循环算法对步骤3中的优化模型进行求解，从而设计出用于增强雷达目标识别的雷达探测波形。本发明的用于增强雷达目标识别的探测波形设计方法，提高了基于微多普勒特征的雷达目标识别率。

技术领域

本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种用于增强雷达目标识别的探测波形设计方法。

背景技术

雷达作为检测及识别工具在现代高技术战争中占有重要地位，图1为雷达与探测目标几何关系示意图。随着现代雷达技术的发展、雷达的功能早已突破原来的目标检测和定位的范畴，对非合作目标的自动识别已成为其重要功能。无论在军用还是民用领域，高识别率的雷达目标检测系统具有极其迫切的需求。

基于微多普勒特征目标识别具有独一无二的优势。对于如飞机、导弹、地面车辆、行人等目标，都会具有不同的微运动，如旋转、振动、进动等。每个目标微动所产生的微多普勒特征是独一无二的，对微多普勒特征进行分析后与目标特征库进行对比，就可以确定目标身份，对于已经识别出来的目标来说，还可以利用精细的微多普勒幅度和频率差异进行精确身份辨别。

不同的雷达探测波形会使微多普勒回波中携带的目标信息量不同，为了使目标信号与目标冲激响应的互信息最大化，应该使回波能量分布于所有散射中心，而不能集中于少数散射中心，只有这样，目标才能携带全面的特征信息。为了更好地提取微多普勒特征，进而识别目标，应使回波中包含的目标的信息量越大越好。因此，根据背景环境和目标情况选择合适的雷达探测波形对于目标的微多普勒特征提取和识别具有重要意义。

常有的雷达探测波形有连续波信号、线性调频信号和步进频信号等等。在对微动目标进行特征提取时，需要分离出目标上的不同等效散射中心点，而上述波形无法达到这一效果，使得雷达微多普勒目标识别率较低，不能满足实际需要。为使回波尽可能充分体现目标散射中心的特性，满足高识别率的要求，则需通过波形设计过程来得到具体的雷达发射波形。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于增强雷达目标识别的探测波形设计方法，解决了发射现有的雷达探测波形微多普勒目标识别率低的问题。

本发明所采用的技术方案是：用于增强雷达目标识别的探测波形设计方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1：建立满足低最大功率与平均功率比值(Power-to-Average Power Ratio,PAPR)要求的雷达探测波形模型；

步骤2：使用模式识别中线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法建立统一准则模型；

步骤3：将步骤1和步骤2中的两个模型结合，建立最小化准则为目标函数，低PAPR要求为约束条件的优化模型；

步骤4：使用循环算法(Cyclic Algorithm,CA)对步骤3中的优化模型进行求解，从而设计出用于增强雷达目标识别的雷达探测波形。

本发明的有益效果是：本发明的用于增强雷达目标识别的探测波形设计方法，得到的波形同时满足低PAPR和高识别率两个要求，雷达放大器效率高，实验结果表明，本发明设计的雷达探测波形微多普勒目标识别率(78.33％)高于普通的golomb序列探测波形(59.33％)和线性调频序列波形(61.33％)。

附图说明

图1是雷达与探测目标几何关系示意图；

图2是发射Golomb序列波形的识别结果；

图3是发射线性调频波形的识别结果；