[发明专利]一种自适应提取雷达目标微动周期的新方法

摘要

该发明公开了一种自适应提取雷达目标微动周期的新方法，本发明属于仅利用雷达接收目标回波数据对所探测运动目标的微动周期进行估计的技术范畴，涉及利用雷达目标回波数据的时频图的轮廓提取和曲线拟合方法对目标的微动周期进行较精确估计的技术。该方法利用雷达接收的目标回波数据先通过短时傅里叶变换得到信号的时频分布，然后对得到的时频分布曲线进行轮廓提取，接着通过自适应设置门限的方法提取时频曲线变化的轮廓，之后采用多项式拟合的方法对得到的粗轮廓进行细节平滑，最后通过对平滑后的波形图检测谱峰并给出目标微动周期的估计。一种低成本、自适应、稳健的高精度雷达目标微动周期估计新方法。

主权项

一种自适应提取雷达目标微动周期的新方法，该方法包括：步骤1，回波数据采集：雷达位于坐标原点，以一定的PRF发射窄脉冲，采集雷达目标回波信号数据；提取每次脉冲作用下目标回波信号一维距离像幅值的最大值和该幅度最大值出现的位置，形成一矢量数据x(n),n＝1,2,…,N，其中N表示目标回波的个数；步骤2，时频分析：对该矢量数据进行短时傅里叶变换，获得维数为m×n的时频变换矩阵X(m为频率轴变量，n为时间轴变量)；记录下时间轴的单位时间间距△t。步骤3，时频曲线的提取，获取包含微动信息的局部时频图：对t＝1,2,…,n，保存时频变换矩阵X中每一列中数据模的最大值P(t)及该最大值在该列的位置序号Loc(t)；以位置序号Loc(t)中的最大值和最小值为上限和下限对原始时频图进行裁剪，只保留时频曲线出现的局部时频图，得到包含时频曲线信息的紧凑时频图X₁，其维数为m₁×n,m₁＜＜m；步骤4，对时频图X₁进行去毛刺和细化：对X₁的每一列数据计算其均值μ_t和标准差σ_t，并对每一列数据预设门限为p_t＝μ_t+λσ_t，其中λ∈[0,1/2]之间的数值，每一列内的各值与门限进行比较后，保存所有大于该门限值的位置序号矢量其中F_t的第j个元素f_j∈N⁺为位置序号的值，是正整数；j＝1,…,M_t，M_t为第t列数据中大于门限p_t的元素个数，并取所有序号的均值形成新的位置向量Y＝[y₁,…,y_t]^T，该矢量中第t个元素y_t的计算公式如下：其中，floor(·)表示向下取整操作；同时，找出时频图X₁中所有元素模的最大值，对t＝1,2,…,n，把时频图X₁中位置(t,y_t)的像素值用最大值替换原值，其他位置全部用1填补，形成处理后的时频图X₂，该图为时频曲线的大致轮廓；步骤5，多项式平滑：利用多项式平滑算法对位置矢量Y进行平滑，得到平滑后矢量Y₁；步骤6，搜索平滑后矢量Y₁的谱峰；步骤7，估计周期：微动周期T的估计为两个相邻谱峰之间的间隔L乘以时频图时间轴相邻点的间距△t，即当时频曲线只存一个谱峰及一个谱谷时，周期的估计为相邻谱峰和谱谷之间时间差的2倍。