CN111781592B - 基于细粒度特征分析的快速自动起始方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于雷达目标数据处理领域,涉及一种基于细粒度特征分析的目标航迹快速自动起始方法。该方法尤其适用于对空目标的快速航迹自动起始。主要实现过程:提取目标多尺度静态特征、动态特征以及周期间目标特征变化因子,对多维目标特征进行细粒度划分和组合;提取相关特征信息的序贯概率比检验逐级筛选点迹,利用细粒度特征组合进行起始航迹评分计算,通过特定的特征信息进行目标起始快速确认,在雷达工作过程采集样本数据对自动起始的细粒度特征参数进行训练,并将训练结果反馈至雷达系统中。
Description
技术领域
本发明属于雷达目标数据处理领域。
背景技术
随着当前战场电子环境的复杂化以及智能化作战水平的不断提升,雷达航迹的自动起始要求也越来越高。雷达航迹的自动起始既要保证航迹的准确起始,又要严格控制虚假航迹的起始概率,对于某些特殊使命的雷达,还需要对目标进行快速的自动起始。通过采集大量的不同体制的雷达数据进行分析,发现目标静态特性和动态特性会随雷达体制的不同而存在较大的差异,但目标的静态特性和动态特性在同体制雷达下具有明显特性,因此可以通过对目标多维特征信息进行细粒度划分,通过对多种细微特征信息的序贯判断和回归分析得到起始航迹的综合特性,然后进行多个特征维度的匹配实现目标航迹的快速起始。
因此,充分利用雷达工作采集的数据提取目标的细微特征,并对多尺度特征信息的细粒度划分和组合,并根据匹配的准则得到相应的起始航迹评分,解决雷达监视区域内目标航迹快速准确的航迹自动起始问题,对于提升雷达数据处理各项性能具有十分重要的意义,本发明是针对该问题设计的一种方法。
发明内容
本发明提供了一种基于目标航迹多维特征细粒度分析的快速航迹自动起始方法,可以实现对目标航迹进行快速准确的自动起始。
本发明所采用的技术方案是基于BP神经网络的智能航迹起始方法,包括如下步骤:
步骤1:提取目标的静态特征、动态特征以及周期间目标特征的变化因子,同时对目标特征信息细粒度划分;
步骤2:利用提取的相关特征信息进行序贯概率比检验(SPRT),实现对起始目标点迹的初步筛选;
步骤3:根据细粒度特征信息计算起始航迹的航迹评分,进行航迹评分阈值判决,航迹评分过判断门限的起始航迹和待确认目标保留,非起始目标航迹删除;
步骤4:通过目标多普勒速度或微多普勒速度与解算的目标径向速度和运动态势进行比对,实现对目标航迹快速起始确认;
步骤5:在雷达工作过程中采集大量的目标数据和非目标数据,提取相关的特征信息对自动起始的细粒度特征参数进行训练,并将训练结果反馈至雷达系统中。
进一步的,所述步骤1中的目标特征细粒度为:
①目标静态特征信息和周期间目标静态特性变化因子,包括目标点迹方位展宽δazispan、距离展宽δdisspan、Ep(过门限回波)个数δEp、方位包络εazi、距离包络εele、方位展宽变化ΔAziSpan、距离展宽变化ΔDisSpan、仰角质量ΔEleQua变化、EP个数变化ΔEpNum、幅度变化因子ΔAmp等;
②目标动态特征信息和周期间目标动态特性变化因子,包括速度δv、加速度δa、多普勒速度δdoppler、径向速度δvRadial、速度变化因子Δv、速度方向变化因子ΔvDeg、多普勒速度变化因子ΔDoppler、径向速度变化因子ΔvRadial。
更进一步的,所述步骤3中的细粒度特征信息计算起始航迹的航迹评分和航迹评分阈值判决为:
①根据周期间目标静/动态特性变化计算静/动态特性等效评分以及起始航迹评分;
Sstatic=ωazi*ΔAziSpan+ωdis*ΔDisSpan+ωeq*ΔEleQua+ωEp*ΔEpNum+ωamp*ΔAmp;
Sdynamic=ωv*Δv+ωa*Δa+ωvDeg*ΔvDeg+ωDoppler*ΔDoppler+ωvRadial*ΔvRadial;
Sini=us*Sstatic+ud*Sdynamic;
②对起始航迹进行阈值评分判断,及时输出起始航迹和删除非起始航迹,对待确认目标通过延长判决周期来提升起始航迹准确率,通过对具体雷达采集的大量航迹数据进行样本统计和分析,分别得到起始目标判决门限和非起始目标的判决门限/>
更进一步的,所述步骤4中的态势比对实现目标航迹的快速确认为:
①比对目标点迹的多普勒速度或微多普勒速度和解算的径向速度,实现对目标航迹的确认,对于无人机目标可以实现两周期快速起始。
本发明将目标静态特性、动态特性以及目标空时特性相结合充分划分组合,利用海量的雷达数据对训练得到的各种细粒度特征起始参数,然后起始过程中边筛选边匹配参数,提升雷达自动起始性能指标,然后再利用雷达在实际工作过程中的采集的数据对特征参数持续训练,从而能进一步提升雷达自动起始指标。
附图说明
图1是基于细粒度特征分析的快速自动起始方法的流程图。
具体实施方式
本发明通过大量的雷达样本数据对目标的多尺度特征信息进行细粒度划分以及细粒度特征参数提取,在目标的自动起始过程中,首先进行点迹的静态特征和部分动态特征的SPRT检验,及时筛选过滤不符合起始的检测点迹,然后利用周期间目标静态和动态特性的变化因子计算起始航迹的等效得分,通过起始航迹的得分阈值判断以及多普勒相关特征参数的确认实现目标的快速起始。
本发明的具体实施步骤如下所述:
(1)提取当前扫描周期雷达检测点迹的静态特征信息,并与有效起始航迹的静态特征进行比对筛选;
(2)周期间点迹形成暂时起始航迹,并计算暂时起始航迹的相关静态特征变化因子和动态特征信息,及时对相关特征参数进行判断,对暂时起始航迹进行筛选;
(3)通过多普勒速度和暂时航迹的径向速度以及暂时航迹的综合评分进行第二周期的航迹确认,符合要求的暂时航迹转为起始航迹;
(4)多周期间实现相关参数的判断和筛选,并得到筛选后暂时航迹的综合评分;
(5)对航迹评分进行阈值判决,符合起始要求的航迹进行转换输出,符合删除条件的暂时航迹进行删除,剩余航迹进行下一周期的判断;
(6)通过暂时航迹周期间的迭代判断,及时输出符合条件的起始航迹并清空不符合条件的非起始航迹,实现整个雷达的快速自动起始;
(7)在雷达工作过程中,采集不同目标类型的点迹和不同环境下的非目标点迹,训练相关细粒度特征参数并反馈至雷达系统中。
Claims (2)
1.基于细粒度特征分析的快速自动起始方法,其特征在于:
步骤1:提取目标的静态特征、动态特征以及帧间目标特征的变化因子,同时对目标特征信息细粒度划分,所述目标特征细粒度划分如下:①目标静态特征信息和周期间目标静态特性变化因子,包括目标点迹方位展宽δazispan、距离展宽δdisspan、过门限回波Ep个数δEp、方位包络εazi、距离包络εele、方位展宽变化ΔAziSpan、距离展宽变化ΔDisSpan、仰角质量ΔEleQua变化、EP个数变化ΔEpNum、幅度变化因子ΔAmp;②目标动态特征信息和周期间目标动态特性变化因子,包括速度δv、加速度δa、多普勒速度δdoppler、径向速度δvRadial、速度变化因子Δv、速度方向变化因子ΔvDeg、多普勒速度变化因子ΔDoppler、径向速度变化因子ΔvRadial;
步骤2:利用提取的相关特征信息进行序贯概率比检验,实现对起始目标点迹的初步筛选;
步骤3:根据细粒度特征信息计算起始航迹的航迹评分,进行航迹评分阈值判决,航迹评分超过起始阈值标记为起始航迹,小于删除阈值的进行航迹删除,剩余归类于待确认目标进行保留,细粒度特征信息计算起始航迹的航迹评分和航迹评分阈值判决为:
①根据周期间目标静/动态特性变化计算静/动态特性等效评分以及起始航迹评分;
Sstatic=ωazi*ΔAzispan+ωdis*ΔDisSpan+ωeq*ΔE1eQua+ωEp*ΔEpNum+ωamp*ΔAmp;
Sdynamic=ωv*Δv+ωa*Δa+ωvDeg*ΔvDeg+ωDoppler*ΔDoppler+ωvRadial*ΔvRadial;
Sini=us*Sstatic+ud*Sdynamic;
②对起始航迹进行阈值评分判断,及时输出起始航迹和删除非起始航迹,对待确认目标通过延长判决周期来提升起始航迹准确率,通过对具体雷达采集的大量航迹数据进行样本统计和分析,分别得到起始目标判决门限和非起始目标的判决门限/>
步骤4:通过目标多普勒速度或微多普勒速度与解算的目标径向速度和运动态势进行比对,实现对目标航迹快速起始确认;
步骤5:在雷达工作过程中采集大量的目标数据和非目标数据,提取相关的特征信息对自动起始的细粒度特征参数进行训练,并将训练结果反馈至雷达系统中。
2.根据权利要求1所述的基于细粒度特征分析的快速自动起始方法,其特征在于:所述步骤4中的态势比对实现目标航迹的快速确认为:
①比对目标点迹的多普勒速度或微多普勒速度和解算的径向速度,实现对目标航迹的确认,对于无人机目标可以实现两周期快速起始。
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