CN110221254B - 一种基于正交匹配追踪算法的微动特征提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于正交匹配追踪算法的微动特征提取方法，采用正交匹配追踪算法分解和重构信号，提取目标的微动特征。首先构造字典矩阵，然后通过正交迭代方式对信号进行分解，最后对直升机旋翼回波信号进行重构，有效地从复杂的散射回波中提取出只包含目标微动特征的回波信号。

Description

一种基于正交匹配追踪算法的微动特征提取方法

技术领域

本发明涉及电磁散射领域，尤其是一种微动特征提取的方法。

背景技术

近些年来，旋翼直升机在军事领域扮演着越来越重要的角色，低空慢速、武装悬停直升机常以地面目标的杂波做掩护，使得雷达不能利用其速度产生的多普勒效应来实现对它的探测。但是，旋翼叶片这一特殊的结构对雷达探测帮助极大，直升机高速旋转的旋翼叶片将会对雷达回波信号产生频率调制，从而引起较大的微多普勒频移。利用这一特性，能够实现对低空慢速、武装悬停直升机的检测。同时，旋翼叶片的微多普勒频移中还包含着很多精细结构和运动细节信息，通过对旋翼叶片微多普勒特性的检测和分析，可以反推出这些信息。因此，研究旋翼叶片的微多普勒特性对目标识别和雷达探测具有重要的指导意义。

然而，在实际的雷达探测等应用中叶片不可能单独存在，直升飞机的雷达回波中除了旋翼叶片的雷达回波，还包含了叶毂、机身等的回波，回波中包含了产生零频分量。其中，机身回波最为强烈，在某些情况下，叶毂的回波信号能量也比旋翼叶片的回波信号能量大，这导致叶片的微多普勒效应被这些强散射部件所淹没。

传统的微多普勒特征分析方法是时频分析法，其中短时傅里叶变换是最为常用的方法，通过调整窗函数的类型和长度来获得时间和频率分辨率。然而，短时傅里叶变换无法同时满足时间和频率高分辨的要求，通过短时傅里叶变换得到的频谱，频率分辨率是固定的，无法分辨出旋翼叶片的特征。小波变换可以捕捉到传统的时频方法无法获取的时间和频率细节，常被作为短时傅里叶变换的替代方法。通过采用小波多分辨率分析的方法，将时域回波信号按照频率高低进行分层，并将机身和叶毂以及部分闪烁信号所对应的频率部分置零，只保留叶片所对应的频率成分，从而实现对旋翼叶片微多普勒特性的分析。但是小波变换无法去除较强的闪烁分量，旋转部分的微多普勒特征不能完全被提取出来。

发明内容

为了解决现有技术中直升机旋翼叶片的微多普勒特征淹没于整机的回波之中的问题，本发明提供了一种基于正交匹配追踪算法的微动特征提取方法，采用正交匹配追踪算法分解和重构信号，提取目标的微动特征。首先构造字典矩阵，然后通过施密特正交迭代方式对信号进行分解，最后对直升机旋翼回波信号进行重构，有效地从复杂的散射回波中提取出只包含目标微动特征的回波信号。

为达到上述目的，本发明提供的一种基于正交匹配追踪算法的微动特征提取方法，包括以下步骤：

步骤1：构造字典矩阵

针对直升机旋翼叶片旋转产生的微多普勒正弦调频信号，选择直升机旋翼叶片的旋转半径、角速度和初相三个参数构造字典矩阵D＝{d_i}：

其中，d_i是字典矩阵中的原子，

是旋转半径，

是角速度，

是初相，f是频率，t是时间，i是序号；对字典矩阵中每个原子进行能量归一化，即

D_i＝d_i/||d_i||

定义探测到的直升机旋翼叶片的回波信号为Y；

步骤2：初始化以下参数，令回波信号余量

最大投影原子记录矩阵G的初值G₀＝[0]，迭代次数n的初始值为1，残余信号能量阈值为ε；

步骤3：计算第n次迭代时的回波信号余量

与字典矩阵中每个原子的内积，找到内积值最大时对应的原子，即为最大投影原子，记录该最大投影原子在字典矩阵中的序号m_n；

步骤4：将步骤3得到的最大投影原子记录在矩阵G中，即

同时在字典矩阵中将该最大投影原子删除；

步骤5：定义最优化问题

式中，y为回波信号变量，

为当||Y-G_nY||₂取最小值时的y值集合；

采用最小二乘法求解，其解为：

式中，

为第n次迭代时求得的最优化问题的解集；

步骤6：更新回波信号余量，即

式中，

为第n次迭代后得到的回波信号余量；

步骤7：令n加1，重复步骤3到步骤6，直至满足迭代终止条件，迭代终止条件为n＝N或

N为预设的迭代总次数，ε为残余信号能量阈值；若满足迭代中止条件，结束迭代，并记录此时已完成的迭代次数C；

步骤8：重构直升机旋翼叶片的回波信号

式中，G_C为第n此迭代后得到的最大投影原子记录矩阵，

为第n次迭代时求得的最优化问题的解集，Y_C中仅包含直升机旋翼叶片的微动特征。

本发明的有益效果是：由于采用了本发明的一种基于正交匹配追踪算法的微动特征提取方法，在研究复杂目标的微动特征时，可以有效压制零频分量，从复杂的散射回波中重构出只包含目标微动特征的回波信号。

附图说明

图1是本发明流程图。

图2是四旋翼直升机的微多普勒曲线。

图3是重构的四旋翼直升机的微多普勒曲线。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

如图1所示，本发明提供了一种基于正交匹配追踪算法的微动特征提取方法，该方法采用正交匹配追踪算法分解和重构信号，提取目标的微动特征。首先构造字典矩阵，然后通过施密特正交迭代方式对信号进行分解，最后对直升机旋翼回波信号进行重构，有效地从复杂的散射回波中提取出只包含目标微动特征的回波信号。

包括以下步骤：

步骤1：构造字典矩阵

针对直升机旋翼叶片旋转产生的微多普勒正弦调频信号，选择直升机旋翼叶片的旋转半径、角速度和初相三个参数构造字典矩阵D＝{d_i}：

其中，d_i是字典矩阵中的原子，

是旋转半径，

是角速度，

是初相，f是频率，t是时间，i是序号；对字典矩阵中每个原子进行能量归一化，即

D_i＝d_i/||d_i||

定义探测到的直升机旋翼叶片的回波信号为Y；

步骤2：初始化以下参数，令回波信号余量

最大投影原子记录矩阵G的初值G₀＝[0]，迭代次数n的初始值为1，残余信号能量阈值为ε；

步骤3：计算第n次迭代时的回波信号余量

与字典矩阵中每个原子的内积，找到内积值最大时对应的原子，即为最大投影原子，记录该最大投影原子在字典矩阵中的序号m_n；

步骤4：将步骤3得到的最大投影原子记录在矩阵G中，即

同时在字典矩阵中将该最大投影原子删除；

步骤5：定义最优化问题

式中，y为回波信号变量，

为当||Y-G_nY||₂取最小值时的y值集合；

采用最小二乘法求解，其解为：

式中，

为第n次迭代时求得的最优化问题的解集；

步骤6：更新回波信号余量，即

式中，

为第n次迭代后得到的回波信号余量；

步骤7：令n加1，重复步骤3到步骤6，直至满足迭代终止条件，迭代终止条件为n＝N或

N为预设的迭代总次数，ε为残余信号能量阈值；若满足迭代中止条件，结束迭代，并记录此时已完成的迭代次数C；

步骤8：重构直升机旋翼叶片的回波信号

式中，G_C为第n此迭代后得到的最大投影原子记录矩阵，

为第n次迭代时求得的最优化问题的解集，Y_C中仅包含直升机旋翼叶片的微动特征。

如图2为带有四个旋翼的直升机整机模型的回波信号，由于机身主体回波太强，叶片微多普勒特征没有被完全提取出来。图3为通过使用本发明的方法进行信号分解与重构，得到的结果。从结果可以看出，该算法有效的将目标主体回波从信号中分离，将微动部分的微多普勒曲线分解并重构。

Claims (1)

1.一种基于正交匹配追踪算法的微动特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构造字典矩阵

针对直升机旋翼叶片旋转产生的微多普勒正弦调频信号，选择直升机旋翼叶片的旋转半径、角速度和初相三个参数构造字典矩阵D＝{d_i}：

其中，d_i是字典矩阵中的原子，

是旋转半径，

是角速度，

是初相，f是频率，t是时间，i是序号；对字典矩阵中每个原子进行能量归一化，即

D_i＝d_i/||d_i||

定义探测到的直升机旋翼叶片的回波信号为Y；

步骤2：初始化以下参数，令回波信号余量

最大投影原子记录矩阵G的初值G₀＝[0]，迭代次数n的初始值为1，残余信号能量阈值为ε；

步骤3：计算第n次迭代时的回波信号余量

与字典矩阵中每个原子的内积，找到内积值最大时对应的原子，即为最大投影原子，记录该最大投影原子在字典矩阵中的序号m_n；

步骤4：将步骤3得到的最大投影原子记录在矩阵G中，即

同时在字典矩阵中将该最大投影原子删除；

步骤5：定义最优化问题

式中，y为回波信号变量，

为当||Y-G_nY||₂取最小值时的y值集合；

采用最小二乘法求解，其解为：

式中，

为第n次迭代时求得的最优化问题的解集；

步骤6：更新回波信号余量，即

式中，

为第n次迭代后得到的回波信号余量；

步骤7：令n加1，重复步骤3到步骤6，直至满足迭代终止条件，迭代终止条件为n＝N或

N为预设的迭代总次数，ε为残余信号能量阈值；若满足迭代中止条件，结束迭代，并记录此时已完成的迭代次数C；

步骤8：重构直升机旋翼叶片的回波信号

式中，G_C为第n此迭代后得到的最大投影原子记录矩阵，

为第n次迭代时求得的最优化问题的解集，Y_C中仅包含直升机旋翼叶片的微动特征。

Images