[发明专利]基于细粒度特征分析的快速自动起始方法

权利要求书

1.基于细粒度特征分析的快速自动起始方法，其特征在于：

步骤1：提取目标的静态特征、动态特征以及帧间目标特征的变化因子，同时对目标特征信息细粒度划分；

步骤2：利用提取的相关特征信息进行序贯概率比检验，实现对起始目标点迹的初步筛选；

步骤3：根据细粒度特征信息计算起始航迹的航迹评分，进行航迹评分阈值判决，航迹评分超过起始阈值标记为起始航迹，小于删除阈值的进行航迹删除，剩余归类于待确认目标进行保留；

步骤4：通过目标多普勒速度或微多普勒速度与解算的目标径向速度和运动态势进行比对，实现对目标航迹快速起始确认；

步骤5：在雷达工作过程中采集大量的目标数据和非目标数据，提取相关的特征信息对自动起始的细粒度特征参数进行训练，并将训练结果反馈至雷达系统中。

2.根据权利要求1所述的基于细粒度特征分析的快速自动起始方法，其特征在于：所述步骤1中的目标特征细粒度为：

①目标静态特征信息和周期间目标静态特性变化因子，包括目标点迹方位展宽δ_azispan、距离展宽δ_disspan、过门限回波Ep个数δ_Ep、方位包络ε_azi、距离包络ε_ele、方位展宽变化Δ_AziSpan、距离展宽变化Δ_DisSpan、仰角质量Δ_EleQua变化、EP个数变化Δ_EpNum、幅度变化因子Δ_Amp；

②目标动态特征信息和周期间目标动态特性变化因子，包括速度δ_v、加速度δ_a、多普勒速度δ_doppler、径向速度δ_vRadial、速度变化因子Δ_v、速度方向变化因子Δ_vDeg、多普勒速度变化因子Δ_Doppler、径向速度变化因子Δ_vRadial。

3.根据权利要求2所述的基于细粒度特征分析的快速自动起始方法，其特征在于：所述步骤3中的细粒度特征信息计算起始航迹的航迹评分和航迹评分阈值判决为：

①根据周期间目标静/动态特性变化计算静/动态特性等效评分以及起始航迹评分；

S_static＝ω_azi*Δ_AziSpan+ω_dis*Δ_DisSpan+ω_eq*Δ_EleQua+ω_Ep*Δ_EpNum+ω_amp*Δ_Amp；

S_dynamic＝ω_v*Δ_v+ω_a*Δ_a+ω_vDeg*Δ_vDeg+ω_Doppler*Δ_Doppler+ω_vRadial*Δ_vRadial；

S_ini＝u_s*S_static+u_d*S_dynamic；

②对起始航迹进行阈值评分判断，及时输出起始航迹和删除非起始航迹，对待确认目标通过延长判决周期来提升起始航迹准确率，通过对具体雷达采集的大量航迹数据进行样本统计和分析，分别得到起始目标判决门限和非起始目标的判决门限

4.根据权利要求3所述的基于细粒度特征分析的快速自动起始方法，其特征在于：所述步骤4中的态势比对实现目标航迹的快速确认为：

①比对目标点迹的多普勒速度或微多普勒速度和解算的径向速度，实现对目标航迹的确认，对于无人机目标可以实现两周期快速起始。