CN108983228A - 一种基于深度神经网络的rcs近远场变换方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于深度神经网络的RCS近远场变换方法，一、根据近场测量的雷达回波数据选取神经网络：若雷达回波数据为单频点数据，则选取前馈神经网络；若雷达回波数据为多频点数据，则选取卷积神经网络；二、获取近场RCS数据及相对应的远场RCS数据作为训练样本，近场RCS数据作为神经网络的输入，输出的期望结果与产生的远场RCS数据做比较，通过误差逆传播算法训练神经网络，通过调整神经网络控制参数得到符合误差要求的神经网络；三、实际变换时，将近场测量的RCS数据输入训练好的神经网络，即可得到变换之后的远场RCS数据；本发明减少了传统算法由于实现需采用离散而带来的数值误差，是一种全新角度的RCS近远场变换方法。

Description

一种基于深度神经网络的RCS近远场变换方法
技术领域
本发明属于微波测量领域，具体涉及一种基于深度神经网络的RCS(雷达散射截面)近远场变换方法。
背景技术
隐身技术作为近年来实战验证的先进技术，早已成为各国争相研究的热点。隐形的核心目标就是通过各种手段降低目标的雷达散射截面(RCS)。隐身技术已成为世界各国武器装备系统广泛采用的技术，隐身技术已在飞机、导弹等各种武器装备系统中广泛应用。
想要隐身技术的发展就必然离不开相应的测量技术，因此以雷达散射截面(RCS)为主的隐身性能的测量技术对隐身技术发展具有重要的参考价值。根据测量方式的不同，电磁散射特性测量技术可以分为远场测量、近场测量和紧缩场测量。远场测量(测试距离需要满足经典远场条件2D2/λ，D为目标最大尺寸，λ为测试波长)在室外或大型暗室内进行，虽然能直接得到目标RCS，但是随着频率的增大或待测目标的变大，远场条件难以满足。相比之下，在微波暗室中进行的近场测量及紧缩场测量由于对测试距离没有特定的要求而更容易满足测试条件。相对于造价高昂的紧缩场，近场测量由于其更加精简的测试要求以及相对低廉的造价成为研究的重点。
但是近场测试到的雷达回波信号并不是工程中所关心的RCS，而如何由近场测量数据得到目标RCS，就是近远场变换技术。国际上对近远场变换技术的研究起步较早，目前已有成熟的近远场变换算法，可以总结为以下三类：直接基于逆合成孔径雷达像的近远场变换算法；间接基于逆合成孔径雷达像的近远场变换算法；基于平面波展开的近远场变换算法。在数学上都能解决近场散射测量数据与远场RCS之间关系，但是在工程实现上，由于实际回波信号都是数字信号，在算法实施过程中需要对公式进行数据离散与截断，不可避免的会带来一定的误差，影响算法的精度。同时，以上算法对于目标形状还有一定的要求，要求目标在竖直方向上满足远场条件，如果目标在水平竖直方向上都不满足远场条件，那么需要获取更多维度上的近场数据。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种基于深度神经网络的RCS近远场变换方法，能够有效地避免传统算法由于数值离散及数字信号处理而带来的误差，从而解决近远场变换问题。
实现本发明的技术方案如下：
一种基于深度神经网络的RCS近远场变换方法，包括以下步骤：
步骤一、根据近场测量的雷达回波数据选取神经网络：若雷达回波数据为单频点数据，则选取前馈神经网络；若雷达回波数据为多频点数据，则选取卷积神经网络；
步骤二、获取近场RCS数据及相对应的远场RCS数据作为训练样本，所产生的近场RCS数据作为神经网络的输入，输出的期望结果与产生的远场RCS数据做比较，通过误差逆传播算法训练神经网络，通过调整神经网络控制参数得到符合误差要求的神经网络；
步骤三、实际变换时，将近场测量的RCS数据输入训练好的神经网络，即可得到变换之后的远场RCS数据。
进一步地，所述步骤二中的多散射点模型的中心与待测目标至雷达的距离相同，同时多散射点模型的各散射点随机分布在半径为R的三维球空间内，其中，R大于待测目标的最大空间尺寸。
进一步地，所述训练样本由多散射点模型仿真或实际测量得到。
进一步地，所述近场测量的RCS数据为利用近场测量的雷达回波数据根据RCS计算公式得到。
有益效果
1、本发明是一种全新的RCS近远场变换算法，通过近场的RCS数据可以计算得到远场RCS数据，能够显著降低大型目标RCS测量的成本。
2、本发明的训练数据可以使用专业目标特性数据库，通过实测与仿真对数据库的完善更新，可使训练过程将变得更加简单，精度进一步提高。
3、本发明利用实际测量的离散的近场测量的RCS数据作为神经网络的训练输入数据，克服了传统算法在工程实现时引入的数值误差。
附图说明
图1本发明流程图。
图2近场及远场条件下目标回波模型
图3深度卷积神经网络模型
图4BP神经网络结构
图5三点目标测试实例
图6测试实例的近远场变换结果
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明，本发明包括但不限于下述实施例。
本发明提出了一种基于深度神经网络的近远场变换方法。其核心思路是通过深度学习拟合近场散射数据与远场散射数据之间的关系，从而实现近远场变换，具体流程如图1所示。
现实中的待测目标多为多散射中心目标，其总体RCS可以等效为各个基本散射中心的相互叠加，目标的RCS可表示为
式(1)是定义在远场条件下的，j为虚数单位，f表示测试频率，c表示光速，目标由N个散射点组成，式中第n个散射点的RCS值为σn，距离测试雷达为dn，此定义式下入射电磁波为平面波。但是在近场测量条件下，入射电磁波不能认为是平面波而是球面波，同一物体在近场与远场照射下的对比如图2所示，
在远场条件下，固定测量角度下的目标单站散射测量雷达回波数据为
其中为目标散射密度分布函数，k为波束，k＝2πf/c，与测试频率f和光速c有关。为转台中心指向测试雷达位置的单位向量，转台中心到测量雷达的距离向量，为转台中心到目标散射点的距离向量，为测试雷达到目标散射点的距离。
而在近场条件下，同一测量角度下目标单站散射测量雷达回波数据为
其中，C为定标系数，与测试系统参数有关。为目标散射中心到测试雷达的距离向量。
目标RCS与测试数据之间的关系为
σ(φ,k)＝4π|SFF(φ,k)|2 (4)
φ表示不同的转台角度，与远场中的角度相对应。
近场测量RCS数据定义为
σN(φ,k)＝4π|SNF(φ,k)|2 (5)
目前提出近远场变换算法大部分是寻找公式(2)与公式(3)之间的关系，数据为复数。本算法是利用深度神经网络寻找公式(4)与公式(5)之间的联系。对于测试数据来说，本发明涉及的内容分为宽带测量与单点频测量，对应到公式中即波束k为一组数据或为常数，因此无论是近场数据还是远场数据都可以根据测量方式不同分为一维数据和二维数据。
步骤一、根据近场测量的雷达回波数据选取神经网络：若雷达回波数据为单频点数据，则选取前馈神经网络；若雷达回波数据为多频点数据，则选取卷积神经网络(Convolutional Neural Network简称CNN)；
雷达回波数据为单频点数据时，扫描频率与测试距离固定，测试数据只与转台转动角度有关，因此获取的目标近场数据为一维数据，神经网络选取为前馈神经网络；
当输入数据为具有一定带宽的多频点数据时，此时只有测试距离固定，在不同的测试角度下，近场测试设备获取目标多个频点的散射数据，此条件下获取的近场散射数据与测试角度和频率两个变量有关，为二维矩阵。此时的据还能用于对目标进行二维成像，因此利用此数据通过理论分析得到的近远场变换方法又称为基于图像的近远场变换算法。针对此类数据，输入为二维矩阵，网络模型选取为卷积神经网络。
步骤二、获取近场RCS数据及相对应的远场RCS数据作为训练样本，所产生的近场RCS数据作为神经网络的输入，输出的期望结果与产生的远场RCS数据做比较，通过误差逆传播算法训练神经网络，通过调整神经网络控制参数得到符合误差要求的神经网络；
训练神经网络训练样本选取多散射点模型，多散射点模型的中心与待测目标至雷达的距离相同，同时多散射点模型的各散射点随机分布在半径为R的三维球空间内(R大于待测目标的最大空间尺寸)。所述训练样本由多散射点模型仿真或实际测量得到。针对多散射中心组成的目标，分别获得该目标的固定测试距离的近场数据以及远场RCS数据，根据数据的类型，训练步骤一中不同的网络模型，通过调整网络参数：卷积层数量、卷积核尺寸、学习速率、激活函数类型等参数，得到符合要求的网络，将训练好的神经网络作为此距离下的近远场变换算法。
深度神经网络模型由多层卷积神经网络组成，如图3所示。其中，第一层的卷积层是对近场散射二维数据进行特征提取和表示，并将其映射成高维向量；第二层卷积层是对第一层的输出高维向量进行非线性映射，得到另外的高维向量；第三层卷积层是对第二层的高维向量进行重构，得到预测的远场数据。采用制作好的训练样本，利用标准的误差逆传播算法进行模型的训练。
算法采用误差逆传播(error Back Propagation，简称BP)算法训练多层神经网络。
下面以一维数据为例，解释算法流程：
给定训练集训练集中有m组数据，均为训练目标的给定距离的近场数据向量以及对应角度下的远场数据向量。第i组数据中的近场数据为向量中的元素上角标表示训练集中的第i组数据，下角标表示角度采样点数，满足定义式(5)，为d维实数；远场数据为向量中的元素上角标表示训练集中的第i组数据，下角标表示角度采样点数，与近场角度采样点数一一对应，满足定义式(4)，也为d维实数。训练集可以通过实际测量不同目标的近场与远场同一观测角度下的数据得到，也可以通过仿真不同目标的近场远场数据得到。构建多层神经网络如图4所示。
第a组训练数据中的输入近场数据为a∈[1,m]为训练集中任意一组数据，神经网络的输出为远场RCS的估计训练集中已知远场真实RCS值为其中表示训练集中第a组训练数据中的近场数据输入网络后，网络输出的第1个角度采样点下的估计值，则网络在第a组训练数据上的均方误差为
利用均方误差对待优化参数的偏导为依据，对网络中需要确定的参数进行迭代学习，采用梯度下降策略，以目标的负梯度方向对整个网络内的参数进行调整，最终最小化训练集的累积误差
累积误差E表示具有m组数据的训练集D中的每组数据的均方误差的累积结果。
步骤三、实际变换时，将近场测量的RCS数据输入训练好的神经网络，即可得到变换之后的远场RCS数据。
将近场数据输入网络可以直接得到远场的估计，输入向量或矩阵格式以及转台转动角度要与测试数据相对应。
利用仿真或实测模型训练得到的神经网络具备将近场数据变换为远场数据的能力。利用训练好的网络测试图4所示的三个点散射体组成的目标，近场测试距离为1m，转台角度为-6度到6度，角度采样点数为121点，仿真频率为10GHz，点与点之间距离R0分别为0.208m和0.108m，得到的结果如图5所示。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于深度神经网络的RCS近远场变换方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、根据近场测量的雷达回波数据选取神经网络：若雷达回波数据为单频点数据，则选取前馈神经网络；若雷达回波数据为多频点数据，则选取卷积神经网络；
步骤二、获取近场RCS数据及相对应的远场RCS数据作为训练样本，近场RCS数据作为神经网络的输入，输出的期望结果与产生的远场RCS数据做比较，通过误差逆传播算法训练神经网络，通过调整神经网络控制参数得到符合误差要求的神经网络；
步骤三、实际变换时，将近场测量的RCS数据输入训练好的神经网络，即可得到变换之后的远场RCS数据。
2.如权利要求1所述的一种基于深度神经网络的RCS近远场变换方法，其特征在于，所述步骤二中的多散射点模型的中心与待测目标至雷达的距离相同，同时多散射点模型的各散射点随机分布在半径为R的三维球空间内，其中，R大于待测目标的最大空间尺寸。
3.如权利要求1所述的一种基于深度神经网络的RCS近远场变换方法，其特征在于，所述训练样本由多散射点模型仿真或实际测量得到。
4.如权利要求1所述的一种基于深度神经网络的RCS近远场变换方法，其特征在于，所述近场测量的RCS数据为利用近场测量的雷达回波数据根据RCS计算公式得到。
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