CN111257844B - 一种基于相参累积增益的目标起伏特性表征方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于相参累积增益的目标起伏特性表征方法，包括如下步骤：步骤1，雷达接收回波数据记为X，其中X为J×K维的复数矩阵，J和K分别为雷达回波数据的距离单元数和脉冲数；步骤2，将雷达回波数据X在脉冲维上按长度N进行分块处理，步骤3，将待分析目标在第l个脉冲块上对应的距离单元记为Dl，以及剩余步骤。本发明方法与现有基于统计分布建模的方法相比，解决了弱目标起伏特性难以提取的问题，使弱目标的起伏特性得到表征，从而得以对弱目标进行统计分析。

Description

一种基于相参累积增益的目标起伏特性表征方法
技术领域
本发明属于雷达海上目标探测与识别研究领域，特别涉及该领域中的一种雷达海上目标起伏特性表征方法，可用于雷达海上目标特征提取。
背景技术
由于低分辨雷达具有原理、结构简单等优点，在相当长的一段时间内低分辨雷达仍然是警戒雷达的主体，因此针对低分辨雷达的目标特性研究具有十分重要的意义。近半个世纪以来，国内外对低分辨雷达目标识别进行了大量的研究，认为低分辨雷达的目标特征信号的测量能力不够，无法在复杂战场环境中完成对目标进行稳定识别的任务，但同时也认为低分辨雷达在目标识别方面有潜力可挖，因此在该领域的研究一直没有中断。
目标RCS及其起伏特性是低分辨雷达目标识别可利用的主要特征之一。对于海上目标来说，海杂波作为一种强杂波背景，在很大程度上制约了目标特征的提取。对于海上强目标来说，目标RCS起伏特性分析可以通过获得的目标RCS时间序列，然后基于统计分布及相应模型进行特征提取，而对于海上弱目标来说，目标的强度与杂波强度差别较小，回波中目标信号与杂波无法分离且杂波影响较大，因此很难获得弱目标的RCS时间序列，从而无法基于统计分布进行目标起伏特征提取。另外，基于统计分布建模的目标起伏特性分析需要大量的统计样本才能获得较准确的统计分布结果，而同一目标大量统计样本的获得只能通过对目标限定方位的长时间观测获得，这对于实际应用中的雷达来说是很难满足要求的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题就是提供一种基于相参累积增益的目标起伏特性表征方法，该方法可以实现对海上目标起伏特性的有效表征。
本发明采用如下技术方案：
一种基于相参累积增益的目标起伏特性表征方法，其改进之处在于，包括如下步骤：
步骤1，雷达接收回波数据记为X，其中X为J×K维的复数矩阵，J和K分别为雷达回波数据的距离单元数和脉冲数；
步骤2，将雷达回波数据X在脉冲维上按长度N进行分块处理，块数记为L＝floor(K/N)，其中N为目标检测处理中的积累脉冲数，N取2的整数次幂，floor(·)表示向左取整；
步骤3，将待分析目标在第l个脉冲块上对应的距离单元记为Dl，在该单元紧邻两侧各取Q个距离单元作为保护单元，保护单元是指与目标单元距离最近但不被作为参考的单元，然后按照最近邻原则取2P个距离单元作为参考单元，参考单元的距离标号记为Rp，其中Q取值为1或2，P取值尽可能满足P≥N；
步骤4，计算目标单元回波序列的功率谱P(Dl,l)以及参考单元的平均功率谱
Figure BDA0002325127400000021
P(Dl,l)＝fftshift(|fft(X(Dl,((l-1)*N+1):(l*N))|2/N)；
P(Rp,l)＝fftshift(|fft(X(Rp,((l-1)*N+1):(l*N))|2/N),p＝1,2,...,2P；
Figure BDA0002325127400000022
fft(·)表示快速傅里叶变换，fftshift(·)表示进行频谱搬移，将零频搬移到整个频谱的中间位置，|·|表示取绝对值，另外P(Dl,l)、P(Rp,l)和
Figure BDA0002325127400000023
均为1×N维的向量；
步骤5，计算目标单元功率谱P(Dl,l)与参考单元平均功率谱
Figure BDA0002325127400000024
对应元素的比值，记为r(Dl,l)，其最大值对应的下标值记为Ml；
步骤6，重复步骤3至步骤5，遍历l＝1,2,...,L，计算N脉冲积累后目标的信噪比SNRN：
Figure BDA0002325127400000025
其中
Figure BDA0002325127400000026
表示P(Dl,l)中的第Ml个元素值，Noise表示系统噪声功率，可以通过测量得到；
步骤7，设置积累脉冲数为2N，即令2N代替N，重复步骤2至步骤6；计算得到2N脉冲积累后目标的信噪比SNR2N；
步骤8，将SNRN中相邻两个不重叠取值的元素取均值记为SNRN′，其中SNRN′长度为floor(N/2)，将SNR2N与SNRN′对应元素比值取标准差记为v：
v＝std(SNR2N/SNRN′)
其中std(·)表示取标准差，v即为表征目标起伏的特征量，v值越大表示目标起伏越剧烈，反之表示目标起伏越缓慢。
本发明的有益效果是：
本发明方法与现有基于统计分布建模的方法相比，解决了弱目标起伏特性难以提取的问题，使弱目标的起伏特性得到表征，从而得以对弱目标进行统计分析；
本发明方法与现有基于统计分布建模的方法相比，克服了统计样本不足的问题，降低了对目标样本数的要求，避免了由于样本数低导致的目标起伏特性分析误差。
附图说明
图1是本发明方法的流程示意图；
图2是本发明方法对强目标的起伏特性进行分析的实验结果图；
图3是本发明方法对弱目标的起伏特性进行分析的实验结果图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1，如图1所示，本实施例公开了一种基于相参累积增益的目标起伏特性表征方法，包括如下步骤：
步骤1，雷达接收回波数据记为X，其中X为J×K维的复数矩阵，J和K分别为雷达回波数据的距离单元数和脉冲数；
步骤2，将雷达回波数据X在脉冲维上按长度N进行分块处理，块数记为L＝floor(K/N)，其中N为目标检测处理中的积累脉冲数，为了便于快速傅里叶变换计算N通常取为2的整数次幂，floor(·)表示向左取整；
步骤3，将待分析目标在第l个脉冲块上对应的距离单元记为Dl，在该单元紧邻两侧各取Q个距离单元作为保护单元，保护单元是指与目标单元距离最近但不被作为参考的单元，然后按照最近邻原则取2P个距离单元作为参考单元，参考单元的距离标号记为Rp，其中Q取值一般为1或2，P取值尽可能满足P≥N；
步骤4，计算目标单元回波序列的功率谱P(Dl,l)以及参考单元的平均功率谱
Figure BDA0002325127400000031
P(Dl,l)＝fftshift(|fft(X(Dl,((l-1)*N+1):(l*N))|2/N)；
P(Rp,l)＝fftshift(|fft(X(Rp,((l-1)*N+1):(l*N))|2/N),p＝1,2,...,2P；
Figure BDA0002325127400000041
其中fft(·)和fftshift(·)均为Matlab中可以直接调用的函数，fft(·)表示快速傅里叶变换，fftshift(·)表示进行频谱搬移，将零频搬移到整个频谱的中间位置，|·|表示取绝对值，另外P(Dl,l)、P(Rp,l)和
Figure BDA0002325127400000042
均为1×N维的向量；
步骤5，计算目标单元功率谱P(Dl,l)与参考单元平均功率谱
Figure BDA0002325127400000043
对应元素的比值，记为r(Dl,l)，其最大值对应的下标值记为Ml；
步骤6，重复步骤3至步骤5，遍历l＝1,2,...,L，计算N脉冲积累后目标的信噪比SNRN：
Figure BDA0002325127400000044
其中
Figure BDA0002325127400000045
表示P(Dl,l)中的第Ml个元素值，Noise表示系统噪声功率，可以通过测量得到；
步骤7，设置积累脉冲数为2N，即令2N代替N，重复步骤2至步骤6；计算得到2N脉冲积累后目标的信噪比SNR2N；
步骤8，将SNRN中相邻两个元素(不重叠取值)取均值记为SNRN′，其中SNRN′长度为floor(N/2)，将SNR2N与SNRN′对应元素比值取标准差记为v：
v＝std(SNR2N/SNRN′)
其中std(·)表示取标准差，v即为表征目标起伏的特征量，v值越大表示目标起伏越剧烈，反之表示目标起伏越缓慢。
本发明方法的效果可以通过以下实验结果进一步说明：基于某P波段雷达的实测海上目标数据，采用本发明方法分别对强目标和弱目标的起伏特性进行了分析，设置积累脉冲数N＝64，两组数据的实验结果分别如图2和图3所示，图中曲线为SNR2N与SNRN′的比值，v值即为其标准差，图中结果可以看出弱目标的v值大于强目标，由于弱目标相比强目标受海浪的影响更大，因此产生了更大的起伏。

Claims (1)

1.一种基于相参累积增益的目标起伏特性表征方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，雷达接收回波数据记为X，其中X为J×K维的复数矩阵，J和K分别为雷达回波数据的距离单元数和脉冲数；
步骤2，将雷达回波数据X在脉冲维上按长度N进行分块处理，块数记为L＝floor(K/N)，其中N为目标检测处理中的积累脉冲数，N取2的整数次幂，floor(·)表示向左取整；
步骤3，将待分析目标在第l个脉冲块上对应的距离单元记为Dl，在该单元紧邻两侧各取Q个距离单元作为保护单元，保护单元是指与目标单元距离最近但不被作为参考的单元，然后按照最近邻原则取2P个距离单元作为参考单元，参考单元的距离标号记为Rp，其中Q取值为1或2，P取值满足P≥N；
步骤4，计算目标单元回波序列的功率谱P(Dl,l)以及参考单元的平均功率谱
Figure FDA0003212144190000011
P(Dl,l)＝fftshift(|fft(X(Dl,((l-1)*N+1):(l*N))|2/N)；
P(Rp,l)＝fftshift(|fft(X(Rp,((l-1)*N+1):(l*N))|2/N),p＝1,2,...,2P；
Figure FDA0003212144190000012
fft(·)表示快速傅里叶变换，fftshift(·)表示进行频谱搬移，将零频搬移到整个频谱的中间位置，|·|表示取绝对值，另外P(Dl,l)、P(Rp,l)和
Figure FDA0003212144190000013
均为1×N维的向量；
步骤5，计算目标单元功率谱P(Dl,l)与参考单元平均功率谱
Figure FDA0003212144190000014
对应元素的比值，记为r(Dl,l)，其最大值对应的下标值记为Ml；
步骤6，重复步骤3至步骤5，遍历l＝1,2,...,L，计算N脉冲积累后目标的信噪比SNRN：
Figure FDA0003212144190000015
其中
Figure FDA0003212144190000016
表示P(Dl,l)中的第Ml个元素值，Noise表示系统噪声功率，可以通过测量得到；
步骤7，设置积累脉冲数为2N，即令2N代替N，重复步骤2至步骤6；计算得到2N脉冲积累后目标的信噪比SNR2N；
步骤8，将SNRN中相邻两个不重叠取值的元素取均值记为SNRN′，其中SNRN′长度为floor(N/2)，将SNR2N与SNRN′对应元素比值取标准差记为v：
v＝std(SNR2N/SNRN′)
其中std(·)表示取标准差，v即为表征目标起伏的特征量，v值越大表示目标起伏越剧烈，反之表示目标起伏越缓慢。
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