[发明专利]一种基于机器学习的雷达目标定位方法

摘要

本申请公开了一种基于机器学习的雷达目标定位方法。所述方法的一具体实施方式包括：对利用沿航迹双通道合成孔径雷达SAR接收的目标回波信号进行距离向脉压等处理，得到干涉相位矩阵，将干涉相位矩阵中每个距离单元对应的干涉相位矢量依次输入神经网络，即得到每个距离单元是否存在运动目标及运动目标的方位位置x₀。该实施方式避免了传统沿航迹干涉ATI方法复杂的方位脉压、径向速度估计等过程及其所面临的相位模糊问题，从而解决了以上过程中误差累积导致的运动目标定位精度下降问题，该实施方式具有较高的运动目标定位精度和较少的用时，可以满足高实时性和高定位精度要求。

主权项

1.一种基于机器学习的雷达目标定位方法，其特征在于，所述方法包括：对利用沿航迹双通道合成孔径雷达SAR接收的目标回波信号和进行距离向脉压处理，得到双通道距离脉压域信号矩阵和其中，为快时间，t_m为慢时间，R₀为目标到雷达平台运行轨道的最近距离，x₀为所述目标在t_m＝0时刻相对于所述雷达平台的方位位置；将所述双通道距离脉压域信号矩阵和进行共轭相乘，得到干涉矩阵其中，是的共轭矩阵；对所述干涉矩阵进行取相位操作，计算得到干涉相位矩阵其中，angle[·]表示取相位操作；将所述干涉相位矩阵中每个距离单元对应的干涉相位矢量依次输入神经网络，得到对应距离单元的目标运动属性值M和所述目标相对于所述雷达平台的方位位置x₀，即得到每个距离单元是否存在运动目标及运动目标的方位位置。