CN102540163A

CN102540163A - 一种基于常规相参雷达的直升机分类识别方法

Info

Publication number: CN102540163A
Application number: CN2011104098043A
Authority: CN
Inventors: 管志强; 籍林峰
Original assignee: 724th Research Institute of CSIC
Current assignee: 724th Research Institute of CSIC
Priority date: 2011-12-12
Filing date: 2011-12-12
Publication date: 2012-07-04

Abstract

本发明涉及一种基于常规相参体制雷达检测和识别直升机的实现方法。其主要流程是：首先通过检测、凝聚方法，找到目标回波的中心位置，将目标同一个距离单元的回波通过FFT处理变换的频域；然后搜索目标频谱的峰值位置、杂波统计特征、噪声统计特征，构建直升机检测滤波器和杂波滤波器，将目标频谱通过这两个滤波器检测目标的转子多普勒信息；最后对滤波后的结果进行判别，以区分是直升机目标还是海面目标。本发明所提供的方法具有工程实现简单、识别效果好，对直升机正确率达到85％以上。

Description

一种基于常规相参雷达的直升机分类识别方法

技术领域

本发明涉及一种基于常规相参雷达的直升机分类识别方法，属于雷达目标信号分类识别技术，用于实现从众多慢速目标中对提取直升机目标的分类识别。

背景技术

由于直升机的飞行速度可以从0米/秒到几十米/秒，因此基于目标的运动特征很难将直升机和海面舰船目标区分开来，特别是空中悬停的直升机。而如果能将直升机从大量的慢速目标中区分开来，对于部队态势判断和战术指挥都有重要的意义。

目前很多研究直升机的检测技术都是利用直升机叶片的微多普勒特征，如在加拿大Defence R&D Canada公司在研究报告《Micro-Doppler radarsignatures for intelligent target recognition》中，对直升机叶片的频域特征进行分析，并且提出了相应的叶片频谱提取方法，但该方法要求雷达能够长时间凝视目标，并且具有很高的重频。在45卷4期的《IEEE TRANSACTIONSON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS》中《Helicopter Classification witha High Resolution LFMCW Radar》提出利用连续波雷达实现对直升机进行识别的技术，其需要具有连续线性调频的雷达。在30卷6期的《电子学报》中《悬停直升机的雷达探测技术》中利用CFAR方法进行检测，其需要14KHz以上的重频，驻留时间至少达到50ms，但一般的警戒雷达，其重频均无法满足要求。在2001年4月的《现代雷达》中《悬停直升机目标旋翼回波信号的多通道检测方法》提出利用多普勒通道联合检测方法。鉴于现有雷达对直升机识别方法一般需要雷达对目标进行长驻留时间，而常规预警雷达需连续保持对空域的扫描探测，其对目标的凝视时间短，重频低，并且受到海杂波影响较大，使得利用直升机叶片多普勒特征的识别率很低，在使用中难以满足长驻留时间的条件。因而现有技术不能应用于实际对海预警雷达系统中。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术在预警雷达系统识别直升机目标的不足之处，提供一种解决常规预警雷达系统对直升机分类识别方法。实现常规预警雷达系统对各种飞行状态下的直升机的有效分类识别。

实现本发明的技术解决方案为：首先在预警雷达系统在短时间内获取回波信号，并对目标检测、凝聚之后，提取在目标凝聚中心在同一个距离单元上、两侧各一倍波束宽度相关脉冲信号，对该信号做FFT处理，得到目标的回波谱，并搜索FFT频谱结果中的最大值，从而获得在最大值的频率值，即为目标的多普勒速度谱；统计雷达盲区的噪声干扰信号的平均强度，对目标凝聚区域前后区域单元，各选取没有目标的区域作为杂波样本区，统计杂波谱宽度和杂波谱强度；根据目标的多普勒速度谱构建直升机多普勒滤波器和杂波滤波器，先后用多普勒滤波器和杂波滤波器对目标的回波谱进行滤波，并对结果进行判决，如果有超过阈值的，则将该目标判决为直升机，否则判别为海面目标。通过本发明，能够在观通站对海雷达上对直升机目标的检测识别正确率达到85％以上。

本发明通过的统计雷达接收机噪声和杂波特征，实时构建目标多普勒滤波器和杂波滤波器，以提取目标转子的多普勒信息，与现有技术相比有以下优点：

1、现有技术主要通过提取目标旋转叶片转动产生的多普勒信息，而叶片回波具有闪光性，只有在叶片垂直雷达视线时才会出现较强回波，因此其多普勒特征不易提取。而本发明所提取的主要是目标转子的多普勒信息，其多普勒信息始终存在，因此识别概率更高；

2、现有技术多需要照射目标几十个相关脉冲以上(通常在50个以上)，需要雷达凝视目标而影响正常警戒功能；而本发明所采用的方法所需脉冲数少(10个左右)，不需要雷达长时间照射目标，不会影响雷达的正常警戒功能。

3、该方法工程实现简单，实时性好、检测概率高的特点，易于在对海雷达的目标检测与识别工程实现中推广。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

附图说明

图1是本发明的工作流程图。

图2是目标选取区域。

图3是本发明的目标多普勒滤波器频域响应曲线。

图4是本发明的杂波滤波器的频域响应曲线。

具体实施方式

本发明直升机检测技术及实现方法具体实施步骤为，参见附图1：

(1)对接收机的回波IQ数据进行检测和凝聚处理，获得目标的方位和距离中心；

(2)根据目标的方位中心(x)和距离中心(y)，提取目标在同一个距离单元上，相邻方位两侧各L倍(如x＝0.8)天线波束宽度的相关回波Tn，如附图2所示；对Tn做FFT变换，得到f_Tn；

(3)在目标距离前后间隔一定距离单元，各选取一段杂波区域，统计杂波的分布，得到杂波的谱宽和杂波谱的强度，其方法如下：

对目标凝聚区域前后N个距离单元之外，各选取没有目标的区域作为杂波样本区，杂波样本区的大小为(H，2L+1)，Z₁和Z₂，利用杂波区域的回波信号统计杂波谱宽度和杂波谱强度。

杂波谱宽度：P_h＝k□[std(Z₁)+std(Z₂)]

杂波谱强度：P_a＝mean(Z₁)+mean(Z₂)

其中std是计算标准差，mean是计算均值。

(4)选择在雷达盲区Z_n，统计接收机噪声的分布特征，主要是噪声的平均强度，方法如下：

噪声的平均强度：P_n＝mean(Z_n)+3×std(Z_n)

(5)根据FFT结果f_Tn，统计目标的谱分布特征，构建目标多普勒滤波器，方法如下：

对f_Tn进行幅度最大值搜索，找到幅度最大值所对应的频率F_d，将存储的频域滤波的系数H_T进行循环移位，将其原中心频率从0循环移位到F_d，得到新的滤波器：H_T′，其频域响应如附图3所示。

(6)根据杂波分布和噪声分布特征，构建杂波滤波器，方法如下：

已有滤波器系数为H_z，根据第3、4步所构建噪声平均强度P_n、杂波谱宽度P_h和杂波谱强度P_a，计算所需滤波器的修正系数，得到新的滤波器H′_z，其频域响应如附图4。

H_{z}^{'} = \frac{{H_{z}}^{P_{h} / k_{1} + \ln (P_{a} / P_{n})} + H_{z}}{2}

(7)分布利用杂波滤波器和目标多普勒滤波器对目标回波f_Tn滤波，滤波方法如下：

f′_Tn＝f_Tn□H_z

f″_Tn＝f′_Tn□H_T

(8)对滤波后的结果进行类型判别，判别方法如下：

计算滤波后的分割阈值thr，并用阈值对滤波后的结果f″_Tn进行判别，如果有超过阈值的点，则任务该目标是直升机，否则为海面目标。

thr＝((1+ln P_FA)×P_n)

其中P_FA为检测所要求的虚警率(如0.99)，P_n为噪声平均强度。

Claims

1.一种基于常规相参体制的雷达检测和识别直升机的实现方法。

2.权利要求1：通过检测、凝聚方法，找到目标回波的中心点，将目标同一个距离单元的回波通过FFT处理变换的频域；然后计算目标频谱的峰值位置、杂波统计特征、噪声统计特征，构建直升机检测滤波器和杂波滤波器，将目标频谱通过这两个滤波器检测目标的转子多普勒信息；最后对滤波后的结果进行判别，以区分是直升机目标还是海面目标；通过该方法直升机正确率达到85％以上。

3.权利要求2：杂波滤波器构建方法，该方法通过统计杂波谱宽和谱强度，自适应构建杂波滤波器，能够有效降低不同海清下海杂波的影响，降低因强杂波和杂波展宽带来的虚警。