[发明专利]一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法

摘要

本发明属于空间目标识别技术领域，具体涉及一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法。针对传统的空间目标RCS序列周期估计方法在低信噪比条件下存在估计准确率低的问题，本发明提出了一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法，该方法首先利用改进的自相关函数和平均幅度差函数得到一个组合函数，基于组合函数对空间目标RCS序列进行处理，最后使用方差分析法对处理后的数据进行周期估计。实验结果表明，在低信噪比的情况下，本发明的方法提高了空间目标RCS序列周期估计的准确性和稳定性。

主权项

1.一种基于组合函数的空间目标RCS序列周期估计方法，设空间目标的RCS序列为{rcs₁,rcs₂,rcs₃...,rcs_N}，N为序列长度，其特征在于，包括以下步骤：S1、定义组合函数为：其中，τ为延迟时间，R(τ)为自相关函数，D(τ)为平均幅度差函数，且对于一个准周期信号，R(τ)、D(τ)和RD(τ)都会呈现出周期性；S2、采用组合函数对空间目标的RCS序列进行处理，获得{RD₁,RD₂,RD₃...,RD_N}，将RCS序列分成k组，即当前序列可能存在的周期为2,3…,k；对数据做如下分解：RD_ij＝RD_i+(j‑1)k式中i表示组数，1≤i≤k，j表示每一组包含的元素个数，1≤j≤[N/k]；S3、计算组间误差平方和S_A与组内误差平方和S_e：式中，r＝[n/k]，表示不超过n/k的最大整数，S4、计算误差均方值和并进行F检验：设α为显著性水平，若F>F_α，则表明在这一个信度水平上存在显著性差异，即所对应的k为原序列的一个周期；若F<F_α，则表示在该信度下不存在周期性；如果有多个k满足判决，则选择最大的k作为序列的周期。