CN107817490B - 一种帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法，采用帧内最大相似像作为帧中心模板，选取某一帧内的某个与帧内其他所有训练样本具有最大相似性的原始HRRP训练样本作为该帧的帧中心，替代全部训练样本作为模板进行训练。这种方法既找到了最能代表这一帧内所有训练样本的一个模板，又最大限度地保持了模板信号的原始性(即不对帧内最大相似像进行人为的处理)。

Description

一种帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法
技术领域
本发明涉及雷达一维距离像目标识别中的帧中心提取方法，具体是一种帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法。
背景技术
随着高分辨雷达的出现和广泛应用，基于高分辨雷达信号的雷达自动目标识别技术成为雷达信号处理研究领域的热点。高分辨距离像(HRRP)、合成孔径雷达图像(SAR)和逆合成孔径雷达图像(ISAR)是使用最为广泛的三种高分辨雷达信号，其中高分辨距离像因其一维信号的优势，和它的易于获取及处理的特点，成为首选的高分辨雷达信号的研究对象。
基于雷达高分辨距离像的雷达目标识别技术主要面临的困难在于高分辨距离像的方位敏感性、强度敏感性、平移敏感性等问题，其中通过采用能量归一化的方法可以有效缓解高分辨距离像的强度敏感性，通过提取平移不变特征或者相关对齐的方法有效缓解高分辨距离像的平移敏感性。雷达高分辨距离像的几何结构特征能够直接反映目标的物理结构，在对原始HRRP信号进行l2范数归一化后提取的几何结构特征，能够有效消除平移敏感性和强度敏感性。
但是，如何有效缓解高分辨距离像的方位敏感性，从而提取出有效稳健的高分辨距离像的特征是实现有效的基于HRRP的雷达自动目标识别技术的关键。方位敏感性通常采用均匀分帧(或者自适应分帧)的方法使得某一帧内的HRRP样本受方位变化的影响足够小并提取各帧的帧中心作为模板信号进行雷达自动目标识别。然而如何有效合理的提取出一帧的帧中心来代表这一整帧的HRRP信号又是一个关键问题。
目前在基于高分辨距离像的雷达自动目标识别中，采用最多的帧中心提取方法是平均向量的帧中心提取方法。该方法的提出是在理论推导的基础上得出的数学上的最优解，但是在利用平均向量的帧中心提取方法提取某一方位帧内高分辨距离像的帧中心时，需要对该帧内的所有高分辨距离像信号进行相关对其操作，对其基准点的选取经常会引入一定的误差，尤其是在基于HRRP几何结构特征的雷达目标识别中的识别效果较差。
本发明提出一种新的帧中心提取方法——帧内最大相似像，实现了对高分辨距离像的稳健帧中心的有效提取。帧内最大相似像的帧中心提取方法，从同一帧内的所有HRRP的整体相似性出发，选取该帧内与帧内所有HRRP具有最大相似性的HRRP作为该帧的帧中心，最大程度上保留了雷达高分辨距离像的细节和结构信息，利用实测HRRP信号进行实验，与平均向量的帧中心提取方法相比，在利用HRRP几何结构特征进行雷达自动目标识别时，采用帧内最大相似像的帧中心提取方法具有更好的识别效果。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种新的雷达一维距离像稳健的帧中心提取方法，尤其是将其用于基于几何结构特征的雷达HRRP目标识别时，相比于常用的平均向量帧中心提取方法具有更好的识别效果。最终识别精度相较于平均向量的帧中心提取方法最少提高3个百分点，误判率至少下降5个百分点。
技术方案：一种帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法，采用帧内最大相似像作为帧中心模板，选取某一帧内的某个与帧内其他所有训练样本具有最大相似性的原始HRRP训练样本作为该帧的帧中心，替代全部训练样本作为模板进行训练。这种方法既找到了最能代表这一帧内所有训练样本的一个模板，又最大限度地保持了模板信号的原始性(即不对帧内最大相似像进行人为的处理)。帧内最大相似像的提取算法流程如下：
步骤1：对某一帧内的全部HRRP作l2范数归一化，得到该帧内的全部归一化HRRP，从而消除HRRP的强度敏感性；
步骤2：将该帧的第1个归一化HRRP与剩余的每个归一化HRRP作归一化互相关运算，找出第1个归一化HRRP与剩余的每个归一化HRRP的最大相关系数，以此作为第一个HRRP与每个归一化HRRP的相似性；
步骤3：将第1个归一化HRRP与剩余每个归一化HRRP的相似性求和，作为第1个归一化HRRP的帧内相似性；
步骤4：重复步骤2、步骤3，求出该帧内每个归一化HRRP的帧内相似性；
步骤5：找出帧内相似性最大的归一化HRRP作为该帧的帧中心模板，即帧内最大相似像。
有益效果：与现有技术相比，本发明提供的帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法，具有如下优点：
1.相比于常用的平均向量的帧中心提取方法，在基于目标几何结构特征的雷达HRRP目标识别中，利用帧内最大相似像方法提取的帧中心，一方面以原始HRRP信号作为特征模板，最大程度地保留了HRRP信号的细节信息；
2.另一方面，避免了平均向量帧中心提取中的相关对齐操作，既降低了预处理的时间开销，也避免了相关对齐过程中引入的参考点选择不当带来的误差。
附图说明
图1是帧内最大相似像的提取过程示意图；
图2是平均向量和帧内最大相似像比较示意图，其中(a)为第一个HRRP信号，(b)为中间的HRRP信号，(c)为最后一个HRRP信号，(d)为利用平均向量法提取的帧中心，(e)为采用帧内最大相似像方法提取的帧中心；
图3是平均向量、帧内最大相似像与帧内原始HRRP的相似性比较示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本发明提出的帧内最大相似像的雷达高分辨距离像的帧中心提取方法，总流程图如图1所示。现有某一型号飞机一维距离像实信号回波数据采用均匀分帧后的某一帧数据，其中该帧内的第一个HRRP信号、中间的HRRP信号和最后一个HRRP信号分别如图2(a)、图2(b)和图2(c)所示。本发明主要解决高分辨距离像某一帧内的稳健帧中心的提取，这里以三类飞机目标的实测HRRP信号为例，介绍如何利用帧内最大相似像实现对飞机数据帧中心的提取，并与平均向量帧中心提取方法提取的帧中心进行比较，并以基于目标几何结构特征的雷达HRRP目标识别为例，验证帧内最大相似像帧中心提取方法的有效性和优越性。
步骤1：对某一帧内的全部HRRPy(n),n＝1,2,…,N按照公式(1)作l2范数归一化，得到该帧内的全部归一化HRRPy(n),n＝1,2,…,N，从而消除HRRP的强度敏感性；
Figure GDA0002637359310000041
步骤2：按照公式(2)将该帧的第i个归一化
Figure GDA0002637359310000042
与剩余的每个归一化HRRP
Figure GDA0002637359310000043
作归一化互相关运算，找出第i个归一化HRRP与剩余的每个归一化HRRP的最大相关系数Rij_max，以此作为第i个HRRP与每个归一化HRRP的相似性；
Figure GDA0002637359310000044
式中，r(·,·)表示归一化互相关运算，max(·)表示取最大的归一化互相关系数。
步骤3：按照公式(3)将第i个归一化HRRP与剩余每个归一化HRRP的相似性求和，作为第i个归一化HRRP的帧内相似性Ri；
Figure GDA0002637359310000045
步骤4：重复步骤2、步骤3，求出该帧内每个归一化HRRP的帧内相似性Ri,i＝1,2,…,M，其中M是该帧内的高分辨距离像的个数；
步骤5：找出帧内相似性最大的归一化HRRP作为该帧的帧中心模板，即帧内最大相似像ymax_likelihooh(n)。
Figure GDA0002637359310000046
图2(d)和图2(e)分别给出了利用平均向量和帧内最大相似像提取的该帧内的帧中心。相对于原始HRRP信号，图2(d)中采用平均向量方法得到的帧中心平滑了许多，丢失了原始HRRP信号大量的细节信息，即原始HRRP信号中反映目标物理结构的信息被丢失了，用平均向量方法提取的帧中心来提取几何结构特征作为训练样本必然会对总体的识别率造成损失；相反地，图2(e)中采用帧内最大相似像方法提取的帧中心，是一个与该帧内所有HRRP信号具有最大相似性的原始HRRP信号，保留了原始HRRP信号的所有细节信息，因此，利用帧内最大相似像提取HRRP的几何结构特征可以最大限度地保留和体现目标的物理结构特性。
图3中“实线-六角星”、“虚线-圆形”线分别表示帧内最大相似像和平均向量两种帧中心与帧内所有HRRP信号的归一化互相关系数的大小。从图3中，可以看出，帧内最大相似像与绝大多数HRRP信号的相似性都大于平均向量。因此，从量化的角度可以证明，相对于平均向量，帧内最大相似像保留了原始HRRP信号更多的细节和结构信息，在基于目标几何结构特征的雷达HRRP目标识别中，具有更大的优势和更好的可行性。
下面基于提取的帧内最大相似像的帧中心和平均向量的帧中心，分别提取以下目标几何结构特征，训练SVM分类器。
雷达某一时刻观测到的目标的HRRP信号是一个空间上的采样序列，可以表示为：X＝[x1,x2,…,xN]，其中N为采样点数。基于统计的方法，定义以下几个反映目标物理结构的几何结构特征。
HRRP的等效散射中心个数的定义如下：
Figure GDA0002637359310000051
其中，m为观测到的HRRP的均值，U(·)为单位阶跃函数。
设Lk＝{i|xi≥m,i＝1,2,…,Nscatter}表示HRRP中回波强度大于均值的距离单元的位置序列，则HRRP的等效目标尺寸大小为：
Tsize＝Lk(Nscatterer)-Lk(1) (6)
HRRP的熵的定义为：
Figure GDA0002637359310000052
其中，
Figure GDA0002637359310000053
为HRRP信号x的l2范数归一化HRRP信号。
HRRP的标准差的定义为：
Figure GDA0002637359310000054
HRRP的偏差的定义为：
Figure GDA0002637359310000055
HRRP的不规则度的定义如下：
Figure GDA0002637359310000056
HRRP的回波功率的定义如下：
Figure GDA0002637359310000057
将HRRP信号按照幅值大小降序排序，设排序后的HRRP序列为：Y＝[y1,y2,…,yN]，则m个最强的散射点的功率之和占总功率的比例为：
Figure GDA0002637359310000061
然后对测试样本提取同样的几何结构特征，对本发明提取的帧内最大相似像的帧中心提取方法的有效性进行验证，尤其是其相对于平均向量的帧中心提取方法在基于几何结构特征的雷达HRRP目标识别中的优越性。
基于HRRP的几何结构特征的雷达目标识别方法主要包括：(1)分类器模型的训练阶段；(2)分类器识别效果的测试阶段。
训练阶段
步骤1：对训练HRRP样本进行l2范数归一化操作，以消除HRRP信号的强度敏感性；
步骤2：对归一化训练HRRP样本进行均匀分帧(或者自适应分帧)，分别利用的平均向量和帧内最大相似像两种帧中心提取方法提取训练样本帧中心，以缓和HRRP信号的方位敏感性；
步骤3：对步骤2中所得的帧中心利用式(5)—式(12)提取训练样本帧中心的几何结构特征，组成训练样本特征向量；
步骤4：利用步骤4中得到的训练样本特征向量对选定的分类器进行训练，得到分类器的最优模型参数。
3.2测试阶段
步骤1：对测试HRRP样本进行l2范数归一化，之后利用式(5)—式(12)提取归一化测试样本的几何结构特征，组成测试样本特征向量；
步骤2：将步骤1中得到的测试样本特征向量分别带入训练阶段不同帧中心提取方法下训练得到的分类器模型中，得到不同帧中心提取方法下分类器的识别效果。
本发明利用三类飞机目标的实测HRRP信号进行训练和测试，D507、D715和D910每类目标各有训练样本23400个、测试样本2600个。训练数据通过均匀分帧的方法缓和方位敏感性，采用SVM分类器对三类飞机目标进行分类与识别。
表1不同帧中心提取方法下基于几何结构特征的目标识别率
Figure GDA0002637359310000071
表2不同帧中心提取方法下基于几何结构特征的目标误判率
Figure GDA0002637359310000072
表1和表2分别给出了平均向量帧中心和帧内最大相似像帧中心提取方法下基于几何机构特征的雷达HRRP目标识别中三类不同飞机目标D507、D715和D910的识别率和误判率。
从表中可以看出，利用平均向量提取帧中心作为训练模板，D507和D715的误判率虽然比较低，但是两类的识别率也都比较低；D910的识别率虽然达到了99.77％，但是D910的误判率高达97.58％。综上所述，基于目标几何结构的雷达HRRP目标识别中，采用平均向量的帧中心提取方法的识别率较低、误判率较高。
而利用帧内最大相似像提取帧中心作为训练模板，三类目标的识别率都在90％以上，平均识别率达到94.85％，远高于利用平均向量帧中心的66.99％的平均识别率。虽然采用帧内最大相似像时，D507和D715的误判率有所升高，但D910目标在高识别率的基础上误判率大大降低，三类目标的平均误判率为5.15％，远低于利用平均向量帧中心的33.01％的平均误判率。
由以上数据可以看出，本发明提出的帧内最大相似像的帧中心提取方法相比于平均向量的帧中心提取方法，提取出的帧中心更多地保留了高分辨距离像的细节信息，在基于HRRP的雷达目标识别中具有更好的稳健性。尤其是在基于目标几何结构特征的雷达HRRP目标识别中，相比于平均向量的帧中心提取方法，采用帧内最大相似像的帧中心提取方法可以进一步提高识别率，有效地降低误判率，实验证明了本方法具有较大的实际应用价值。

Claims (6)

1.一种帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：对某一帧内的全部HRRP作l2范数归一化，得到该帧内的全部归一化HRRP，从而消除HRRP的强度敏感性；
步骤2：将该帧的第1个归一化HRRP与剩余的每个归一化HRRP作归一化互相关运算，找出第1个归一化HRRP与剩余的每个归一化HRRP的最大相关系数，以此作为第一个HRRP与每个归一化HRRP的相似性；
步骤3：将第1个归一化HRRP与剩余每个归一化HRRP的相似性求和，作为第1个归一化HRRP的帧内相似性；
步骤4：重复步骤2、步骤3，求出该帧内每个归一化HRRP的帧内相似性；
步骤5：找出帧内相似性最大的归一化HRRP作为该帧的帧中心模板，即帧内最大相似像。
2.如权利要求1所述的帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法，其特征在于，步骤1中对某一帧内的全部HRRPy(n),n＝1,2,…,N按照公式(1)作l2范数归一化，得到该帧内的全部归一化
Figure FDA0002637359300000011
从而消除HRRP的强度敏感性；
Figure FDA0002637359300000012
3.如权利要求1所述的帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法，其特征在于，步骤2中按照公式(2)将该帧的第i个归一化
Figure FDA0002637359300000013
与剩余的每个归一化
Figure FDA0002637359300000014
作归一化互相关运算，找出第i个归一化HRRP与剩余的每个归一化HRRP的最大相关系数Rij_max，以此作为第i个HRRP与每个归一化HRRP的相似性；
Figure FDA0002637359300000015
式中，r(·,·)表示归一化互相关运算，max(·)表示取最大的归一化互相关系数。
4.如权利要求1所述的帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法，其特征在于，步骤3中按照公式(3)将第i个归一化HRRP与剩余每个归一化HRRP的相似性求和，作为第i个归一化HRRP的帧内相似性Ri；
Figure FDA0002637359300000021
5.如权利要求1所述的帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法，其特征在于，步骤中重复步骤2、步骤3，求出该帧内每个归一化HRRP的帧内相似性Ri,i＝1,2,…,M，其中M是该帧内的高分辨距离像的个数。
6.如权利要求1所述的帧内最大相似像的雷达一维距离像帧中心提取方法，其特征在于，步骤5中找出帧内相似性最大的归一化HRRP作为该帧的帧中心模板，即帧内最大相似像ymax_likelihooh(n)；
Figure FDA0002637359300000022
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