[发明专利]一种基于投影变换的干扰特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于投影变换的干扰特征提取方法，包括如下步骤：步骤1，计算雷达参数；步骤2，干扰感知：感知干扰环境，判定干扰是否存在；步骤3，干扰定位：计算干扰方位中心和干扰强度，定位干扰源；步骤4，投影变换：选择干扰强度集中区域的干扰数据，采用投影变换方法，计算投影特征矩阵；步骤5，干扰斜率特征提取：对投影特征矩阵进行特征统计，分析方位上的特征分布，计算干扰斜率特征；步骤6，将干扰斜率特征反馈给雷达系统。

主权项

一种基于投影变换的干扰特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，计算雷达参数；步骤2，干扰感知：感知干扰环境，判定干扰是否存在；步骤3，干扰定位：计算干扰方位中心和干扰强度，定位干扰源；步骤4，投影变换：选择干扰强度集中区域的干扰数据，采用投影变换方法，计算投影特征矩阵；步骤5，干扰斜率特征提取：对投影特征矩阵进行特征统计，分析方位上的特征分布，计算干扰斜率特征；步骤6，将干扰斜率特征反馈给雷达系统；步骤1包括：根据雷达的触发周期和天线转速，将雷达扫描区域划分为一个以上的方位单元，获取每个方位单元上的噪声均值，即方位噪声功率Power(x,y)，x表示雷达数据距离纬度，y表示雷达数据方位纬度；通过对所有方位单元数据计算最小值，得到噪声估值Noise；步骤2包括：将雷达数据作为二维图像，用x代表雷达数据距离纬度，y表达雷达数据方位纬度，将方位噪声功率Power(x,y)与阈值Gate比较，阈值Gate由噪声估值Noise决定，判定干扰数据超过阈值的方位存在干扰；步骤4包括：通过干扰源强度分布信息，确定干扰区域作为干扰特征分析数据Data(x,y)，通过对方位单元数据的投影变换计算，获得特征向量组合，构成投影特征矩阵FeatureMtrix(r,θ)，其中，r表示投影变换计算单元数，θ表示投影角度；步骤5包括：对投影特征矩阵进行中值滤波，消除图像中的椒盐噪声带来的影响，得到滤波后的投影矩阵FilterData(r,θ)，公式如下：FilterData(r,θ)＝close[FeatureMtrix(r,θ),SE]，其中，close是形态滤波闭运算滤波器，SE是图形滤波的结构算子，将投影矩阵FilterData(r,θ)在方位上的所有投影变换计算单元的特征值进行求和累加，得到方位累积函数SumVec(θ)，公式如下：$SumVec\left(\mathrm{\θ}\right)=\underset{r}{\Σ}FilterData(r,\mathrm{\θ}),$计算方位累积函数SumVec(θ)的极大值，即为干扰斜率特征。