CN112597820A - 一种基于雷达信号分选的目标聚类方法 - Google Patents

一种基于雷达信号分选的目标聚类方法 Download PDF

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CN112597820A CN202011434766.2A CN202011434766A CN112597820A CN 112597820 A CN112597820 A CN 112597820A CN 202011434766 A CN202011434766 A CN 202011434766A CN 112597820 A CN112597820 A CN 112597820A
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cluster
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吴皓
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Abstract

本发明公开了一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，旨在解决现有技术中雷达信号的目标聚类易受到杂波、观测精度、目标源空间位置等影响的技术问题。其包括：获取雷达信号分选结果；根据雷达信号参数剔除雷达信号分选结果中的杂波信号；对无杂波的雷达信号分选结果进行数据重排预处理，获得有序的雷达信号数据序列；基于K均值聚类算法对雷达信号数据序列进行目标聚类，获得雷达目标聚类结果。本发明实时的处理复杂环境下的雷达信号分选结果，获得准确可靠的雷达目标聚类结果。

Description

一种基于雷达信号分选的目标聚类方法
技术领域
本发明涉及一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，属于雷达多目标聚类技术领域。
背景技术
雷达多目标融合系统需要接收各个雷达传感器送来的多源目标信息并进行实时融合处理，获得综合目标特征信息。这些多源目标信息的数据量大且具有多种形式，在处理时首先需要对其进行转换，以提取共同特征参数，然后对特征参数相似的目标完成关联、融合处理。
在多雷达传感器侦测多种辐射源目标时，由于不同雷达具有不同的数据采集时间、通信时延以及测量精度，所以在一段时间内采集到的辐射源目标信息，包括载频、脉宽、重复周期、方位等多种参数，会在一个高维空间中以簇的形式呈现出来。理想情况下，各个簇会集中于各个观测目标的周围，以实际目标所在位置为簇的中心，并以一定的密度分布于目标四周。但是，在实际情况下，由于杂波和其他干扰的影响、不同雷达的测量精度影响以及多个目标源的空间聚集程度不同，会导致簇呈现不同的分布情况。当目标辐射源数量较多且位置较近时，会使得不同的目标在融合处理过程中被判为同一目标，加之不同雷达的测量精度不同，进一步导致了观测数据的弥散程度提升，严重影响融合效果。
发明内容
为了解决现有技术中雷达信号的目标聚类易受到杂波、观测精度、目标源空间位置等影响的问题，本发明提出了一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，对雷达信号分选结果进行剔除杂波处理，然后利用K均值聚类算法进行目标聚类，并利用簇内误差进行迭代收敛判断，获取准确、可靠的目标聚类结果。
为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术手段：
本发明提出了一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，包括如下步骤：
获取雷达信号分选结果；
根据雷达信号参数剔除雷达信号分选结果中的杂波信号，获得无杂波的雷达信号分选结果；
对无杂波的雷达信号分选结果进行数据重排预处理，获得有序的雷达信号数据序列；
基于K均值聚类算法对雷达信号数据序列进行目标聚类，获得雷达目标聚类结果。
进一步的，所述雷达信号参数包括雷达信号的载频、重复间隔、脉宽和幅度。
进一步的，所述无杂波的雷达信号分选结果中包括多个雷达信号数据，每个雷达信号数据采用载频、脉宽、重复间隔的三维参数进行聚类分析；
雷达信号数据的表达式如下：
xi＝{RFi,PWi,PRIi}T (1)
其中，xi表示无杂波的雷达信号分选结果中的第i个雷达信号数据，RFi表示第i个雷达信号数据的载频，PWi表示第i个雷达信号数据的脉宽，PRIi表示第i个雷达信号数据的重复周期，i＝1,2,…,M，M为无杂波的雷达信号分选结果中雷达信号数据的总数。
进一步的，剔除杂波信号的具体操作如下：
获取雷达侦察/干扰设备针对每个雷达信号参数的取值范围；
遍历雷达信号分选结果中的每个雷达信号分选，将每个雷达信号分选的每个雷达信号参数数值依次与对应的取值范围比较；
当雷达信号分选的任意一个雷达信号参数数值超过对应的取值范围，则认为该雷达信号分选为杂波信号；
将所有杂波信号从雷达信号分选结果中剔除，获得无杂波的雷达信号分选结果。
获得雷达目标聚类结果的方法包括如下步骤：
根据雷达信号数据序列初始化雷达信号数据的聚类分组和每个聚类分组的聚类中心；
遍历雷达信号数据序列中的所有雷达信号数据，根据每个雷达信号数据到每个聚类中心的欧式距离迭代更新聚类分组和对应的聚类中心；
获取满足聚类迭代终止条件的聚类分组，作为雷达目标聚类结果。
进一步的，对雷达信号数据序列进行目标聚类的具体操作如下：
(1)初始化聚类迭代次数l＝0和簇数k，k∈[1,K]，K为最大簇数；
(2)按顺序提取雷达信号数据序列中的雷达信号数据，将雷达信号数据序列等分为k个簇，并计算每个簇的簇中心：
Figure BDA0002828021930000031
其中，
Figure BDA0002828021930000041
表示第l次迭代中第j个簇的簇中心，
Figure BDA0002828021930000042
表示第l次迭代中第j个簇的第n个雷达信号数据，
Figure BDA0002828021930000043
表示第l次迭代中的第j个簇，Nj为第j个簇中雷达信号数据的个数，n＝1,2,…,Nj，j＝1,2,…,k，l＝1,2,…,L，L为最大迭代次数；
(3)令l＝l+1，计算雷达信号数据序列中的每个雷达信号数据到第l次迭代中的每个簇中心的欧式距离：
Figure BDA0002828021930000044
其中，
Figure BDA0002828021930000045
表示雷达信号序列中的第i个雷达信号数据xi到第l次迭代中第j个簇的簇中心
Figure BDA0002828021930000046
的欧式距离，
Figure BDA0002828021930000047
表示簇中心
Figure BDA0002828021930000048
的载频，
Figure BDA0002828021930000049
表示簇中心
Figure BDA00028280219300000410
的脉宽，
Figure BDA00028280219300000411
表示簇中心
Figure BDA00028280219300000412
的重复周期；
(4)根据欧式距离
Figure BDA00028280219300000413
更新雷达信号序列的簇：
Figure BDA00028280219300000414
其中，
Figure BDA00028280219300000415
表示雷达信号数据xi归到第j个簇的结果，
Figure BDA00028280219300000416
表示第l次迭代的k个簇中与xi之间距离最小的簇的簇中心，当
Figure BDA00028280219300000417
表示第l+1次迭代中xi属于第j个簇，当
Figure BDA00028280219300000418
表示第l+1次迭代中xi不属于第j个簇；
(5)根据
Figure BDA00028280219300000419
获得第l+1次迭代中更新后的簇，记更新后的簇集合为
Figure BDA00028280219300000420
其中，
Figure BDA00028280219300000421
表示第l+1次迭代中更新后的第j个簇；
根据
Figure BDA00028280219300000422
计算更新后的簇的簇中心：
Figure BDA00028280219300000423
其中，
Figure BDA0002828021930000051
表示第l+1次迭代中更新后第j个簇
Figure BDA0002828021930000052
的簇中心；
(6)根据更新后的簇和簇中心计算更新后的簇的簇内误差：
Figure BDA0002828021930000053
其中，
Figure BDA0002828021930000054
表示第l+1次迭代中更新后的簇
Figure BDA0002828021930000055
的簇内误差，
Figure BDA0002828021930000056
表示第l+1次迭代中簇
Figure BDA0002828021930000057
的第n个雷达信号数据；
(7)判断聚类迭代次数和簇内误差是否满足聚类迭代终止条件；
(8)当聚类迭代次数和簇内误差满足聚类迭代终止条件时，终止迭代，输出更新后的簇集合，否则，重复步骤(3)～(7)。
进一步的，所述聚类迭代终止条件为：
Figure BDA0002828021930000058
或l＝L，其中，ε为迭代终止阈值。
采用以上技术手段后可以获得以下优势：
本发明提出了一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，对雷达信号分选后的数据进行杂波信号剔除处理，能够减小杂波信号对目标聚类的影响，对无杂波的雷达信号分选结果进行数据重排，从而完成初始聚类分组和初始质心的选择，有利于提高后续聚类算法的效率和效果，此外，本发明利用簇内误差的差值来进行迭代收敛判断，能够获得局部最优解，确保最终的聚类结果的准确性。
本发明采用无监督的学习算法，不需要先验信息，目标聚类速度快、效果好，能够准确识别不同目标，本发明可以实时的处理复杂环境下的雷达信号分选结果，获得准确可靠的雷达目标聚类结果，有利于提高多源目标数据融合的效果。
附图说明
图1为本发明一种基于雷达信号分选的目标聚类方法的步骤流程图。
图2为本发明实施例中目标聚类方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明：
本发明提出了一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，如图1、2所示，具体包括如下步骤：
步骤1、获取雷达信号分选结果。通过多个雷达传感器侦测多种辐射源目标，获得雷达信号脉冲流，然后利用PRI直方图进行雷达信号分选，获得最终的雷达信号分选结果。
步骤2、根据雷达信号参数剔除雷达信号分选结果中的杂波信号，获得无杂波的雷达信号分选结果，其中，雷达信号参数包括雷达信号的载频、重复间隔、脉宽和幅度等参数。
步骤3、对无杂波的雷达信号分选结果进行数据重排预处理，获得有序的雷达信号数据序列。
步骤4、基于K均值聚类算法对雷达信号数据序列进行目标聚类，获得雷达目标聚类结果。
本发明实施例中，雷达信号分选结果中包括多个雷达信号分选，每个雷达信号分选中都含有雷达信号参数数值，因此步骤2的具体操作如下：
根据雷达侦察/干扰设备的设备性能设置每个雷达信号参数的取值范围，获取雷达侦察/干扰设备针对每个雷达信号参数的取值范围。
遍历雷达信号分选结果中的每个雷达信号分选，将每个雷达信号分选的每个雷达信号参数数值依次与对应的取值范围比较。
当雷达信号分选的任意一个雷达信号参数数值超过对应的取值范围，则认为该雷达信号分选为杂波信号；只有所有雷达信号参数数值都落在取值范围内的雷达信号分选才会进行后续的聚类分许中。
将所有杂波信号从雷达信号分选结果中剔除，获得无杂波的雷达信号分选结果。
无杂波的雷达信号分选结果中包括多个雷达信号数据，每个雷达信号数据是一个1×m维特征矢量，m表示观测目标的参数维度，雷达信号数据的目标参数可以包括载频、脉宽、重复周期、方位、多普勒等，在本发明实施例中，采用载频、脉宽、重复周期三维参数来进行雷达信号数据聚类分析和运算，具体的，雷达信号数据的表达式如下：
xi＝{RFi,PWi,PRIi}T (7)
其中，xi表示无杂波的雷达信号分选结果中的第i个雷达信号数据，RFi表示第i个雷达信号数据的载频，PWi表示第i个雷达信号数据的脉宽，PRIi表示第i个雷达信号数据的重复周期，i＝1,2,…,M，M为无杂波的雷达信号分选结果中雷达信号数据的总数。
本发明实施例中，步骤3的具体操作为：任选一个雷达信号参数作为主要排序参数，根据该雷达信号参数数值的大小，对无杂波的雷达信号分选结果进行数据重排预处理，获得有序的雷达信号数据序列。在重排过程中，还可以设置次要排序参数，当两个雷达信号分选的主要排序参数相同时，可以通过次要排序参数进行排序。本发明实施例中利用载频参数作为主要排序参数，由小到大的对无杂波的雷达信号分选结果进行重排。
步骤4具体包括如下步骤：
步骤401、根据雷达信号数据序列初始化雷达信号数据的聚类分组和每个聚类分组的聚类中心；
步骤402、遍历雷达信号数据序列中的所有雷达信号数据，根据每个雷达信号数据到每个聚类中心的欧式距离迭代更新聚类分组和对应的聚类中心；
步骤403、获取满足聚类迭代终止条件的聚类分组，作为雷达目标聚类结果。
本发明实施例中，对雷达信号数据序列进行目标聚类的具体操作如下：
(1)设置迭代终止阈值ε、最大迭代次数L和最大簇数K，其中，最大簇数一般为预估可能出现的最大雷达数量，依据实际情况选取；初始化聚类迭代次数l＝0和簇数k，k∈[1,K]，初始化簇数k对于聚类效果的好坏影响较大，在实际操作中，k的取值一般不大，本发明实施例中k＝2。
(2)按顺序提取雷达信号数据序列中的雷达信号数据，将雷达信号数据序列等分为k个簇，每个簇中的雷达信号数据的数量一般相同；根据每个簇中的雷达信号数据计算每个簇的簇中心：
Figure BDA0002828021930000081
其中，
Figure BDA0002828021930000082
表示第l次迭代中第j个簇的簇中心，
Figure BDA0002828021930000083
表示第l次迭代中第j个簇的第n个雷达信号数据，
Figure BDA0002828021930000084
表示第l次迭代中的第j个簇，Nj为第j个簇中雷达信号数据的个数，n＝1,2,…,Nj，j＝1,2,…,k，l＝1,2,…,L。
合理的确定初始化的簇中心可以减少迭代次数，加快迭代收敛，提高目标聚类效率和聚类效果。
(3)令l＝l+1，计算雷达信号数据序列中的每个雷达信号数据到第l次迭代中的每个簇中心的欧式距离：
Figure BDA0002828021930000091
其中，
Figure BDA0002828021930000092
表示雷达信号序列中的第i个雷达信号数据xi到第l次迭代中第j个簇的簇中心
Figure BDA0002828021930000093
的欧式距离，
Figure BDA0002828021930000094
表示簇中心
Figure BDA0002828021930000095
的载频，
Figure BDA0002828021930000096
表示簇中心
Figure BDA0002828021930000097
的脉宽，
Figure BDA0002828021930000098
表示簇中心
Figure BDA0002828021930000099
的重复周期；当选取更多为的目标参数来表示雷达信号数据、进行聚类运算的时候，可以同理推导出对应的欧式距离计算公式。
(4)根据欧式距离
Figure BDA00028280219300000910
更新雷达信号序列的簇：
Figure BDA00028280219300000911
其中，
Figure BDA00028280219300000912
表示雷达信号数据xi归到第j个簇的结果，
Figure BDA00028280219300000913
表示第l次迭代的k个簇中与xi之间距离最小的簇的簇中心。
当
Figure BDA00028280219300000914
表示第l+1次迭代中xi属于第j个簇，当
Figure BDA00028280219300000915
表示第l+1次迭代中xi不属于第j个簇。
(5)根据
Figure BDA00028280219300000916
将每个雷达信号数据归类到与其欧氏距离最近的簇中，完成簇的更新，获得第l+1次迭代中更新后的簇，记更新后的簇集合为
Figure BDA00028280219300000917
其中，
Figure BDA00028280219300000918
表示第l+1次迭代中更新后的第j个簇。
根据
Figure BDA0002828021930000101
计算更新后的簇的簇中心：
Figure BDA0002828021930000102
其中，
Figure BDA0002828021930000103
表示第l+1次迭代中更新后第j个簇
Figure BDA0002828021930000104
的簇中心。
(6)根据更新后的簇和簇中心计算更新后的簇的簇内误差：
Figure BDA0002828021930000105
其中，
Figure BDA0002828021930000106
表示第l+1次迭代中更新后的簇
Figure BDA0002828021930000107
的簇内误差，
Figure BDA0002828021930000108
表示第l+1次迭代中簇
Figure BDA0002828021930000109
的第n个雷达信号数据。
(7)判断聚类迭代次数和簇内误差是否满足聚类迭代终止条件，本发明实施例中的聚类迭代终止条件为：
Figure BDA00028280219300001010
或l＝L。
一般情况下，迭代聚类的终止准则是到达指定的最大迭代次数或者已经迭代收敛，但是由于K均值聚类算法的代价函数没有解析解，在运算过程中不能保证收敛到一个全局的最优解，所以本发明为了得到较好的迭代聚类效果，在实际执行时可迭代更新初始质心，并通过选取较小的误差平方和(SSE)来获取局部最优解，提高聚类效果。
(8)当聚类迭代次数和簇内误差满足聚类迭代终止条件时，终止迭代，输出更新后的簇集合，得到目标聚类结果；否则，重复步骤(3)～(7)。
下面通过一个具体的实验来验证本发明的效果：
在本发明实施例中，设迭代终止阈值ε为0.1，初始化簇数k＝2，最大迭代次数L取4，最大簇数取4。
设雷达信号分选的场景中包括2个电子干扰设备和1个电子侦察设备，3个设备定时100ms输出信号，3路分选输出结果作为目标聚类分析方法的输入。
首先产生1个频率固定，固定信号频率为RF_1＝9800MHz，固定信号重复间隔PRI_1＝340us，脉宽为PW_1＝10us。干扰设备1输出1个捷变信号，捷变信号频率为RF_2＝10050MHz～10250MHz，固定信号重复间隔PRI_2＝500us，脉宽为PW_2＝13us。干扰设备2输出1个抖动信号，抖动信号频率为RF_3＝12000MHz，抖动信号重复间隔PRI_3＝600us～800us，脉宽为PW_3＝15us。对输入信号杂波剔除，对剔除后的处理结果进行聚类分析。聚类分析结果表明，取迭代终止阈值ε为0.1，初始化簇数k＝2，最大迭代次数L取4进行聚类分析，对多次分选结果进行聚类可以得到正确的雷达信号参数。
本发明能够实时的处理复杂环境下的雷达信号分选结果，获得准确可靠的雷达目标聚类结果，有利于提高多源目标数据融合的效果。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取雷达信号分选结果；
根据雷达信号参数剔除雷达信号分选结果中的杂波信号，获得无杂波的雷达信号分选结果；
对无杂波的雷达信号分选结果进行数据重排预处理，获得有序的雷达信号数据序列；
基于K均值聚类算法对雷达信号数据序列进行目标聚类，获得雷达目标聚类结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，其特征在于，所述雷达信号参数包括雷达信号的载频、重复间隔、脉宽和幅度。
3.根据权利要求1所述的一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，其特征在于，所述无杂波的雷达信号分选结果中包括多个雷达信号数据，每个雷达信号数据采用载频、脉宽、重复间隔的三维参数进行聚类分析；
雷达信号数据的表达式如下：
xi＝{RFi，PWi，PRIi}T
其中，xi表示无杂波的雷达信号分选结果中的第i个雷达信号数据，RFi表示第i个雷达信号数据的载频，PWi表示第i个雷达信号数据的脉宽，PRIi表示第i个雷达信号数据的重复周期，i＝1，2，…，M，M为无杂波的雷达信号分选结果中雷达信号数据的总数。
4.根据权利要求2所述的一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，其特征在于，剔除杂波信号的具体操作如下：
获取雷达侦察/干扰设备针对每个雷达信号参数的取值范围；
遍历雷达信号分选结果中的每个雷达信号分选，将每个雷达信号分选的每个雷达信号参数数值依次与对应的取值范围比较；
当雷达信号分选的任意一个雷达信号参数数值超过对应的取值范围，则认为该雷达信号分选为杂波信号；
将所有杂波信号从雷达信号分选结果中剔除，获得无杂波的雷达信号分选结果。
5.根据权利要求1所述的一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，其特征在于，获得雷达目标聚类结果的方法包括如下步骤：
根据雷达信号数据序列初始化雷达信号数据的聚类分组和每个聚类分组的聚类中心；
遍历雷达信号数据序列中的所有雷达信号数据，根据每个雷达信号数据到每个聚类中心的欧式距离迭代更新聚类分组和对应的聚类中心；
获取满足聚类迭代终止条件的聚类分组，作为雷达目标聚类结果。
6.根据权利要求3或5所述的一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，其特征在于，对雷达信号数据序列进行目标聚类的具体操作如下：
(1)初始化聚类迭代次数l＝0和簇数k，k∈[1，K]，K为最大簇数；
(2)按顺序提取雷达信号数据序列中的雷达信号数据，将雷达信号数据序列等分为k个簇，并计算每个簇的簇中心：
Figure FDA0002828021920000031
其中，
Figure FDA0002828021920000032
表示第l次迭代中第j个簇的簇中心，
Figure FDA0002828021920000033
表示第l次迭代中第j个簇的第n个雷达信号数据，
Figure FDA0002828021920000034
表示第l次迭代中的第j个簇，Nj为第j个簇中雷达信号数据的个数，n＝1，2，…，Nj，j＝1，2，…，k，l＝1，2，…，L，L为最大迭代次数；
(3)令l＝l+1，计算雷达信号数据序列中的每个雷达信号数据到第l次迭代中的每个簇中心的欧式距离：
Figure FDA0002828021920000035
其中，
Figure FDA0002828021920000036
表示雷达信号序列中的第i个雷达信号数据xi到第l次迭代中第j个簇的簇中心
Figure FDA0002828021920000037
的欧式距离，
Figure FDA0002828021920000038
表示簇中心
Figure FDA0002828021920000039
的载频，
Figure FDA00028280219200000310
表示簇中心
Figure FDA00028280219200000311
的脉宽，
Figure FDA00028280219200000312
表示簇中心
Figure FDA00028280219200000313
的重复周期；
(4)根据欧式距离
Figure FDA00028280219200000314
更新雷达信号序列的簇：
Figure FDA00028280219200000315
其中，
Figure FDA00028280219200000316
表示雷达信号数据xi归到第j个簇的结果，
Figure FDA00028280219200000317
表示第l次迭代的k个簇中与xi之间距离最小的簇的簇中心，当
Figure FDA00028280219200000318
表示第l+1次迭代中xi属于第j个簇，当
Figure FDA00028280219200000319
表示第l+1次迭代中xi不属于第j个簇；
(5)根据
Figure FDA00028280219200000320
获得第l+1次迭代中更新后的簇，记更新后的簇集合为
Figure FDA00028280219200000321
其中，
Figure FDA00028280219200000322
表示第l+1次迭代中更新后的第j个簇；
根据
Figure FDA00028280219200000323
计算更新后的簇的簇中心：
Figure FDA0002828021920000041
其中，
Figure FDA0002828021920000042
表示第l+1次迭代中更新后第j个簇
Figure FDA0002828021920000043
的簇中心；
(6)根据更新后的簇和簇中心计算更新后的簇的簇内误差：
Figure FDA0002828021920000044
其中，
Figure FDA0002828021920000045
表示第l+1次迭代中更新后的簇
Figure FDA0002828021920000046
的簇内误差，
Figure FDA0002828021920000047
表示第l+1次迭代中簇
Figure FDA0002828021920000048
的第n个雷达信号数据；
(7)判断聚类迭代次数和簇内误差是否满足聚类迭代终止条件；
(8)当聚类迭代次数和簇内误差满足聚类迭代终止条件时，终止迭代，输出更新后的簇集合，否则，重复步骤(3)～(7)。
7.根据权利要求6所述的一种基于雷达信号分选的目标聚类方法，其特征在于，所述聚类迭代终止条件为：
Figure FDA0002828021920000049
或l＝L，其中，ε为迭代终止阈值。
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