CN112835003A - 基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法 - Google Patents

基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，用于解决训练和测试阶段的脉冲重复频率不匹配情况下的雷达目标识别问题，实现步骤为：(1)生成训练集；(2)生成训练特征矩阵；(3)训练SVM分类器；(4)获取测试集；(5)对测试集进行常规预处理；(6)对测试集进行重采样预处理；(7)生成测试特征矩阵；(8)目标识别。本发明通过重采样预处理，使得所有待分类回波信号的脉冲重复频率与训练集中回波信号的脉冲重复频率保持一致，能够在脉冲重复频率变化场景下实现对目标的稳健识别。

Description

基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法
技术领域
本发明属于雷达技术领域，进一步涉及到雷达自动目标识别RATR技术领域中一种基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法。该方法可以在雷达重频变化的场景下，实现对空中、地面运动的不同目标进行实时识别。
背景技术
雷达目标识别方法都有一个前提假设，雷达参数中的脉冲重复频率需要满足Nyquist采样定理。然而，在实际当中受限于雷达系统的软硬件条件和工作模式，雷达脉冲重复频率往往较低，此时将发生频谱混叠现象。对于脉冲多普勒雷达而言，脉冲重复频率决定了回波的采样率，一般来说，脉冲重复频率越高，目标回波中包含的信息越多，对于识别越有助益。而当频谱混叠现象发生，回波当中就很难包含完整的信息，加剧了目标回波的识别识别难度。目前针对低重频条件下的特征提取与识别问题，已经有一些工作开展了相关研究。
夏鹏等学者在其发表的论文“短驻留和低重频条件下的飞机目标识别方法研究”(空军预警学院学报，2019，33(3))中提出一种基于奇异谱分析的飞机目标识别方法，该方法的具体步骤是：第一步，分析脉冲重复频率对调制特征的影响，训练和测试阶段的脉冲重复频率相同；第二步，利用飞机目标调制谱线数目存在数量级上的差别，估算奇异谱中大特征值的个数来估算旋转桨叶回波信号中的谐波个数，进而实现三类飞机目标的识别。该方法提出的特征在低重频下具有良好的可分性，因此在低重频条件下具有良好的识别效果，但是，该方法仍然存在不足之处是：该方法训练和测试阶段的脉冲重复频率完全相同，然而在雷达实际的工作过程中，脉冲多普勒雷达通常采用多脉冲重复频率的工作方式，当改变重频时，利用一个脉冲重复频率下的训练样本训练出的模型不再适用新脉冲重复频率下的测试样本，出现模型失配问题，进而导致识别率的下降。
西安电子科技大学在其申请的专利文献“基于分割混频的低重频调频连续波雷达飞机目标分类方法”(专利申请号：CN201810361880.3，申请公开号：CN108594195A)中提出了一种低重频下雷达目标识别方法。该方法的具体步骤是：第一步，通过雷达进行多个调频周期的观测，得到飞机目标的时域回波信号；第二步，将每个周期的时域回波信号进行分割混频处理；第三步，提取样本的时域和频域波形熵特征；第四步，观测多个飞机目标，将得到的多组目标特征进行等分，分别作为训练样本和测试样本的特征，训练样本和测试样本的脉冲重复频率相同；第五步，利用训练样本特征训练分类器，将测试样本特征输入到分类器中，得到三类飞机目标的识别结果。该方法在利用分割混频的方法实现低重频下雷达目标识别，提高了识别性能，但是该方法仍然存在不足之处是：由于该方法获取的训练和测试阶段的脉冲重复频率完全相同，在雷达实际的工作中会出现由于模型失配而导致的识别率下降问题，如果要克服该方法的这个问题，则必须要录取目标不同脉冲重复频率下的回波样本分别训练相应的分类器，但是雷达录取数据实验成本的代价是巨大的。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术存在的不足，提出一种基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，用于解决现有技术中由于测试回波信号脉冲重复频率变化导致的模型失配，进而导致识别率下降的问题。
实现本发明目的的思路是，针对脉冲重复频率变化时回波信号维度的变化问题，对于待识别的目标回波信号进行重采样处理，使得所有待识别回波信号的脉冲重复频率与训练集中回波信号的脉冲重复频率保持一致，实现对不同脉冲重复频率下的回波信号进行稳健识别。
本发明实现的具体步骤包括如下：
(1)生成训练集：
(1a)提取包含D个类别目标的P个相同脉冲重复频率下的雷达回波信号作为训练数据集，D≥3，P≥2400；
(1b)利用区域CLEAN方法，对训练数据集中的每个回波信号进行杂波抑制；
(1c)利用全域CLEAN方法，去除杂波抑制后的每个回波信号中的主体分量；
(1d)对去除主体分量的每个回波信号的幅度进行模二范数归一化处理，得到归一化处理后的训练集；
(2)生成训练特征矩阵：
(2a)对训练集中每个回波信号，进行快速傅里叶变换，得到训练集的多普勒域回波信号；
(2b)对训练集的多普勒域回波信号进行幅值归一化；
(2c)对幅值归一化后训练集的多普勒域回波信号的提取频域二阶矩、四阶矩、频域波形熵和频域幅值方差特征，构造N×4维的训练样本特征矩阵，其中N的取值与训练集的样本总数P相等；
(2d)对训练样本特征矩阵归一化，得到训练特征矩阵；
(3)训练SVM分类器：
选用SVM分类器并将其核函数设置为高斯核函数，将训练特征矩阵输入到SVM分类器中训练，得到训练好的SVM分类器；
(4)获取测试集：
将实时接收的Q个雷达的回波信号组成测试集，Q≥1；
(5)对测试集进行常规预处理：
(5a)利用区域CLEAN方法，对测试集中的每个回波信号进行杂波抑制；
(5b)利用全域CLEAN方法，去除杂波抑制后测试集中每个回波信号的主体分量；
(5c)对去除主体分量后的测试集中每个回波信号的幅度进行模二范数归一化处理，得到归一化后的测试集；
(6)对测试集进行重采样预处理：
(6a)将训练集中回波信号的脉冲重复频率设定为基准重频；
(6b)当测试集中回波信号的脉冲重复频率为基准重频的整数倍时，对测试集的回波信号进行等间隔抽取，使该回波信号的脉冲重复频率与标准重频保持一致；
(6c)当基准重频为测试集中回波信号的脉冲重复频率的整数倍时，利用三次样条插值方法，对测试集的每个回波信号进行插值，使该回波信号的脉冲重复频率与标准重频保持一致；
(6d)当测试集中回波信号的脉冲重复频率与基准重频为非整数倍时，先利用三次样条插值方法对测试集的每个回波信号进行插值，将该回波信号的脉冲重复频率升高到基准重频和测试集中回波信号的脉冲重复频率的最小公倍数，再利用等间隔抽取的方法，对该回波信号进行插值，使该回波信号的脉冲重复频率与基准重频保持一致；
(7)生成测试特征矩阵：
(7a)对重采样预处理后的测试集中每个回波信号进行快速傅里叶变换，得到测试集的多普勒域回波信号；
(7b)对测试集的多普勒域回波信号进行幅值归一化；
(7c)从幅值归一化后测试集的多普勒域回波信号中分别提取频域二阶矩、四阶矩、频域波形熵和频域幅值方差特征，构造M×4维的测试样本特征矩阵，其中M的取值与测试集的样本总数Q相等；
(7d)对测试样本特征矩阵进行归一化，得到测试特征矩阵；
(8)目标识别：
将测试特征矩阵输入到训练好的SVM分类器中，得到识别结果。
与现有技术相比，本发明的优点如下：
第一，由于本发明对于待识别的目标回波信号进行重采样处理，使得所有待识别回波信号的脉冲重复频率与训练集中回波信号的脉冲重复频率保持一致，克服了现有技术中在对不同脉冲重复频率的输入回波信号进行识别时，必须要录取对应脉冲重复频率下的回波样本来训练多个分类器的问题，使得本发明在使用单一分类器实现不同脉冲重复频率的不同维度的回波信号的分类，具有一定的重频稳健性。
第二，由于本发明对于待识别的目标回波信号进行重采样处理，可以很容易应用到现有分类器的预处理过程中，具有重量轻、计算开销小的特点，同时当测试重频较高时，重采样预处理可以改变了待识别回波信号的特征散布情况，使得本发明可提取到的特征更具有可分性，提高了识别识别率。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明仿真实验结果图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例，对本发明作进一步详细描述。
在实际当中，为了解决距离模糊和盲速等问题，往往需要改变脉冲重复频率，这就导致了训练数据集与测试数据集的脉冲重复频率失配问题。为了解决这个问题，本发明提出了一种基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，具有重频稳健性。
参照图1，对本发明的实现步骤作进一步详细描述。
步骤1.生成训练集。
提取包含D个类别目标的P个相同脉冲重复频率下的雷达回波信号作为训练数据集，D≥3，P≥2400；
利用区域CLEAN方法，对训练数据集中的每个回波信号进行杂波抑制，所述区域CLEAN方法的具体包括如下六个步骤：
第一步，根据雷达工作参数，估计雷达回波中地杂波能量；
第二步，对每一个回波信号做离散傅里叶变换，获得该回波信号的多普勒谱，将多普勒谱的零频附近的区域作为杂波区域，所述零频附近的区域由杂波的类型确定；
第三步，按照下式，对每一个回波信号中的杂波区域中最大多普勒幅度对应的时域信号进行重构：
Figure BDA0002880473970000051
其中，Ci(t)表示第i个回波信号中杂波区域中最大多普勒幅度对应的时域信号重构后的时域信号在t时刻的信号幅度，Yi表示在第i个回波信号的多普勒谱的杂波区域的最大多普勒幅度，K表示离散傅里叶变换的总点数，exp表示以自然常数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，π表示圆周率，ξi表示Yi对应的多普勒频率，
Figure BDA0002880473970000052
表示Yi对应的相位；
第四步，用每一个回波信号减去重构后的时域信号，得到该回波处理后的信号；
第五步，计算每一个处理后的回波信号在杂波区域的能量；
第六步，判断每一个处理后的回波信号在杂波区域的能量是否小于地杂波能量，若是，得到该杂波抑制后的回波信号；否则，执行第二步。
利用全域CLEAN方法，去除杂波抑制后的每个回波信号中的主体分量，所述全域CLEAN方法的具体包括如下四个步骤：
第一步，根据雷达工作参数，估计雷达回波中主体分量能量；
第二步，对每一个回波信号做离散傅里叶变换，获得该回波信号的多普勒谱；
第三步，按照下式，对每一个回波信号中的主体分量对应的时域信号进行重构：
Figure BDA0002880473970000061
其中，Bodyi(t)表示对第i个回波信号中主体分量回波信号进行重构后的主体分量回波信号在t时刻的信号幅度，Ri表示在第i个回波信号的多普勒谱中的最大多普勒幅度，K表示离散傅里叶变换的点数，exp表示以自然常数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，π表示圆周率，fi表示Ri对应的多普勒频率，θi表示Ri对应的相位；
第四步，用每一个杂波抑制后的回波信号减去重构后的时域信号，得到去除主体分量后的回波信号。
对去除主体分量的每个回波信号的幅度进行模二范数归一化处理，得到训练集；
步骤2.生成训练特征矩阵：
对训练集中每个回波信号，进行快速傅里叶变换，得到训练样本集的多普勒域回波信号；
对训练集的多普勒域回波信号进行幅值归一化，具体步骤如下：
Figure BDA0002880473970000062
其中，Xn(k)表示幅值归一化后的训练集中第n个多普勒域回波信号，Un(k)表示幅值归一化前的训练集第n个多普勒域回波信号，n＝1,2,...,N，n表示训练样本集样本序号，K表示快速傅里叶变换的总点数；
对幅值归一化后训练集的多普勒域回波信号的提取频域二阶矩、四阶矩、频域波形熵和频域幅值方差特征，构造N×4维的训练样本特征矩阵，其中N的取值与训练数据集的样本总数P相等，具体包括如下五个步骤：
第一步，按照下式，提取幅值归一化后训练集中每一个多普勒域回波信号的频域二阶矩特征：
Figure BDA0002880473970000063
其中，MoTn表示幅值归一化的训练集第n个多普勒域回波信号的频域二阶矩特征，An表示Xn(k)的频域一阶矩特征，
Figure BDA0002880473970000071
K表示快速傅里叶变换的总点数；
第二步，按照下式，提取幅值归一化后训练集中每一个多普勒域回波信号的频域四阶矩特征：
Figure BDA0002880473970000072
其中，MoFn表示幅值归一化的训练集第n个多普勒域回波信号的频域四阶矩特征；
第三步，按照下式，提取幅值归一化后训练集中每一个多普勒域回波信号的频域波形熵特征：
Figure BDA0002880473970000073
其中，En表示幅值归一化的训练集第n个多普勒域回波信号的频域波形熵特征，|·|表示取绝对值操作，log表示以10为底的对数操作；
第四步，按照下式，提取幅值归一化后训练集中每一个多普勒域回波信号的频域幅值方差特征：
Figure BDA0002880473970000074
其中，δn表示幅值归一化的训练集第n个多普勒域回波信号的频域幅值方差特征，mun表示Xn(k)的均值，
Figure BDA0002880473970000075
第五步，按照下式，构造的N×4维训练样本特征矩阵：
F1＝[p1；p2；...；pn；...；pN]
其中，F1表示训练样本特征矩阵，pn表示幅值归一化的训练集中第n个多普勒域回波信号的特征向量，pn＝[MoTn,MoFn,En,δn]。
对训练样本特征矩阵归一化，得到训练特征矩阵，具体包括如下三个步骤：
第一步，计算训练样本特征矩阵F1中4个特征的均值与标准差，得到特征均值向量μ＝[μ1,μ2,μ3,μ4]和特征标准差向量σ＝[σ1,σ2,σ3,σ4]；
第二步，利用下式，计算归一化后的训练集多普勒域回波信号的频域二阶矩特征、频域四阶矩特征、频域波形熵特征、频域幅值方差特征：
Figure BDA0002880473970000081
其中，
Figure BDA0002880473970000082
分别表示归一化后的训练集中每n个多普勒域回波信号的频域二阶矩特征、频域四阶矩特征、频域波形熵特征、频域幅值方差特征；
第三步，利用下式，计算训练特征矩阵
Figure BDA0002880473970000083
Figure BDA0002880473970000084
其中，
Figure BDA0002880473970000085
步骤3.训练SVM分类器：
选用SVM分类器并将其核函数设置为高斯核函数，将训练样本特征矩阵输入到SVM分类器中训练，得到训练好的SVM分类器；
步骤4.获取测试集：
将实时接收的Q个雷达的回波信号组成测试集，Q≥1；
步骤5.对测试集进行常规预处理：
利用区域CLEAN方法，对测试集中的每个回波信号进行杂波抑制；
利用全域CLEAN方法，去除杂波抑制后的测试集中每个回波信号中的主体分量；
对去除主体分量后的测试集中每个回波信号的幅度进行模二范数归一化处理，得到归一化后的测试集；
步骤6.对测试集进行重采样预处理：
将训练数据集中回波信号的脉冲重复频率设定为基准重频；
当测试集中回波信号的脉冲重复频率为基准重频的整数倍时，对测试集的回波信号进行等间隔抽取，使该回波信号的脉冲重复频率与标准重频保持一致；
当基准重频为测试集中回波信号的脉冲重复频率的整数倍时，利用三次样条插值方法，对测试集的每个回波信号进行插值，使该回波信号的脉冲重复频率与标准重频保持一致；
当测试集中回波信号的脉冲重复频率与基准重频为非整数倍时，先利用三次样条插值方法对测试集的每个回波信号进行插值，将该回波信号的脉冲重复频率升高到基准重频和测试集中回波信号的脉冲重复频率的最小公倍数，再利用等间隔抽取的方法对该回波信号进行插值，使该回波信号的脉冲重复频率与基准重频保持一致；
步骤7.生成测试特征矩阵：
对重采样预处理后的测试集中每个回波信号，进行快速傅里叶变换，得到测试集的多普勒域回波信号；
对测试集的多普勒域回波信号进行幅值归一化，具体步骤如下：
按照下式，对测试样本的每个多普勒域回波信号进行归一化处理，得到幅值归一化测试样本的多普勒域回波信号：
Figure BDA0002880473970000091
其中，Sm(k)表示幅值归一化的测试样本中第n个多普勒域回波信号，Vm(k)表示测试样本第m个多普勒域回波信号，m＝1,2,...,M，m表示测试样本的样本序号。
对幅值归一化后测试集的多普勒域回波信号的提取频域二阶矩、四阶矩、频域波形熵和频域幅值方差特征，构造M×4维的测试样本特征矩阵，其中M的取值与测试样本的样本总数Q相等，具体步骤如下：
第一步，按照下式，提取幅值归一化后测试样本中每一个多普勒域回波信号的频域二阶矩特征：
Figure BDA0002880473970000092
其中，CMoTm表示幅值归一化的测试样本第m个多普勒域回波信号的频域二阶矩特征，Bm表示Sm(k)的频域一阶矩特征，
Figure BDA0002880473970000101
K表示快速傅里叶变换的总点数；
第二步，按照下式，提取幅值归一化后测试样本中每一个多普勒域回波信号的频域四阶矩特征：
Figure BDA0002880473970000102
其中，CMoFm表示幅值归一化的测试样本第m个多普勒域回波信号的频域四阶矩特征；
第三步，按照下式，提取幅值归一化后测试样本中每一个多普勒域回波信号的频域波形熵特征：
Figure BDA0002880473970000103
其中，CEm表示幅值归一化的测试样本第m个多普勒域回波信号的频域波形熵特征，|·|表示取绝对值操作，log表示以10为底的对数操作；
第四步，按照下式，提取幅值归一化后测试样本中每一个多普勒域回波信号的频域幅值方差特征：
Figure BDA0002880473970000104
其中，Cδm表示幅值归一化的测试样本第m个多普勒域回波信号的频域波形熵特征，mulm表示Sm(k)的均值，
Figure BDA0002880473970000105
第五步，按照下式，构造的M×4维测试样本特征矩阵：
F2＝[q1；q2；...；qm；...；qM]
其中，qm表示幅值归一化的测试样本中第m个多普勒域回波信号的特征向量，qm＝[CMoTm,CMoFm,CEm,Cδm]，F2表示测试样本特征矩阵，m＝1,2,...,M。
对测试样本特征矩阵归一化，得到测试特征矩阵，具体步骤如下：
第一步，计算测试样本特征矩阵F2中4个特征的均值与标准差，得到测试样本特征均值向量μ'＝[μ'1,μ'2,μ'3,μ'4]和特征标准差向量σ'＝[σ'1,σ'2,σ'3,σ'4]；
第二步，利用下式，计算归一化后的测试样本多普勒域回波信号的频域二阶矩特征、频域四阶矩特征、频域波形熵特征、频域幅值方差特征：
Figure BDA0002880473970000111
其中，
Figure BDA0002880473970000112
分别表示归一化后的测试样本中每m个多普勒域回波信号的频域二阶矩特征、频域四阶矩特征、频域波形熵特征、频域幅值方差特征；
第三步，利用下式，得到测试特征矩阵
Figure BDA0002880473970000113
Figure BDA0002880473970000114
其中，
Figure BDA0002880473970000115
步骤8.目标识别：
将测试特征矩阵输入训练好的SVM分类器中，得到识别结果。
下面结合仿真实验对本发明作进一步的描述。
1、仿真条件
本发明的仿真实验的硬件平台为：处理器为Intel(R)Core(TM)i7-7700CPU@3.60GHZ 3.60GHZ，主频为2.00GHz，内存16GB。
本发明的仿真实验的软件平台为：Windows 10操作系统和python3.6。
本发明的仿真实验所用数据是用电磁仿真软件CST生成的12种型号的三类飞机，分别为直升机、螺旋桨和喷气机，三类飞机各4种型号，具体的旋翼物理参数如下表所示：
飞机目标型号 叶片数目 L<sub>1</sub>(m) L<sub>2</sub>(m) 转速(r/min)
直升机BK17 4 0 5.5 383
直升机米-17 5 0 10.645 185
直升机AS350 3 0 5.345 394
直升机贝尔212 2 0 7.315 324
螺旋桨SAAB2000 6 0.28 1.905 950
螺旋桨L-420 5 0.12 1.15 1650
螺旋桨L-610G 4 0.23 1.675 1150
螺旋桨F406 3 0.23 1.18 1690
喷气机A 30 0.3 1.0 3000
喷气机B 38 0.38 1.1 3520
喷气机C 27 0.18 0.51 8615
喷气机D 33 0.2 0.6 5000
1、仿真内容
本发明的仿真实验所使用的训练数据集中的雷达回波信号均是在雷达工作频率为10GHz，驻留时间为100ms，脉冲重复频率为10GHz下生成的。对每种型号的飞机生成300个雷达回波信号，每类飞机拥有1200个样本雷达回波信号，训练数据集由这3600个雷达回波信号构成。实验中对训练数据集加入信噪比为15dB的高斯白噪声，其中信噪比定义为微动分量与噪声的信噪比。
本发明的仿真实验所使用的测试数据集中的雷达回波信号均是在雷达工作频率为10GHz，驻留时间为100ms下生成的。根据脉冲重复频率不同分为11组不同的测试数据集，11组测试数据集的脉冲重复频率分别为5KHz、6KHz、7KHz、8KHz、9KHz、10KHz、11KHz、12KHz、13KHz、14KHz、15KHz，每组子数据集中包含1200个雷达回波信号。其中测试数据集中回波信号的脉冲重复频率与训练数据集中回波信号的脉冲重复频率一致的子数据集作为对照组，其余10组子数据集作为其余测试组。
对比实验设置：并与传统方法中频域特征提取方法进行对比实验，传统方法所用特征为频域二阶矩、四阶矩、熵和幅值方差，训练数据集、测试数据集、分类器设置与本实验相同。
对本发明和传统方法中频域特征提取方法的识别结果进行对比，结果如图2所示。
3、实验结果分析
本发明仿真实验是采用本发明和现有技术的基于频域特征提取雷达目标识别方法，分别对3类飞机目标的回波数据进行仿真实验。
现有技术的基于频域特征提取的雷达目标分类方法是指西安电子科技大学在其申请的专利文献“基于稳健性时频特征的地面目标分类方法”(专利申请号：CN201510475477.X，申请公布号：CN105044701A)中提出的雷达目标分类方法。
将本发明方法与基于频域特征提取雷达目标分类方法的不同脉冲重复频率下的识别准确率结果绘制如图2所示。图2中横坐标表示脉冲重复频率，分别5KHz、6KHz、7KHz、8KHz、9KHz、10KHz、11KHz、12KHz、13KHz、14KHz、15KHz，对应的是测试数据集中11组不同脉冲重频的测试数据集，纵坐标表示测试数据集中回波信号的识别准确率。图中菱形结点实线表示本发明方法得到的测试回波信号的识别准确率与测试回波信号的关系曲线，方形虚点实线表示基于频域特征提取雷达目标分类方法得到的测试回波信号的识别准确率与测试回波信号的关系曲线。
如图2所示，本发明方法在任意测试脉冲重复频率下，识别准确率均优于基于频域特征提取雷达目标分类方法。当测试数据集中回波信号的脉冲重复频率低于6KHz时，本发明方法相比于基于频域特征提取雷达目标分类方法性能提升将近0.7个百分点，这是由于当发生频谱混叠现象时，重采样无法突破Nyquist采样定理的限制，重采样对频谱造成了一定的畸变，尤其是在测试重频较低的情况；当测试数据集中回波信号的脉冲重复频率高于13KHz时，本发明方法相比于基于频域特征提取雷达目标分类方法性能提升将近2个百分点。
本发明所提出的基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标分类方法相对现有方法，识别率有明显提升，尤其是在测试重频较高情况下，本发明提出的方法的分类性更好，因而具有重要的实际应用价值。

Claims (9)

1.一种基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，通过重采样预处理，使得所有待识别回波信号的脉冲重复频率与训练集中回波信号的脉冲重复频率保持一致，该方法的步骤包括如下：
(1)生成训练集：
(1a)提取包含D个类别目标的P个相同脉冲重复频率下的雷达回波信号作为训练数据集，D≥3，P≥2400；
(1b)利用区域CLEAN方法，对训练数据集中的每个回波信号进行杂波抑制；
(1c)利用全域CLEAN方法，去除杂波抑制后的每个回波信号中的主体分量；
(1d)对去除主体分量的每个回波信号的幅度进行模二范数归一化处理，得到归一化处理后的训练集；
(2)生成训练特征矩阵：
(2a)对训练集中每个回波信号，进行快速傅里叶变换，得到训练集的多普勒域回波信号；
(2b)对训练集的多普勒域回波信号进行幅值归一化；
(2c)对幅值归一化后训练集的多普勒域回波信号的提取频域二阶矩、四阶矩、频域波形熵和频域幅值方差特征，构造N×4维的训练样本特征矩阵，其中N的取值与训练集的样本总数P相等；
(2d)对训练样本特征矩阵归一化，得到训练特征矩阵；
(3)训练SVM分类器：
选用SVM分类器并将其核函数设置为高斯核函数，将训练特征矩阵输入到SVM分类器中训练，得到训练好的SVM分类器；
(4)获取测试集：
将实时接收的Q个雷达的回波信号组成测试集，Q≥1；
(5)对测试集进行常规预处理：
(5a)利用区域CLEAN方法，对测试集中的每个回波信号进行杂波抑制；
(5b)利用全域CLEAN方法，去除杂波抑制后测试集中每个回波信号的主体分量；
(5c)对去除主体分量后的测试集中每个回波信号的幅度进行模二范数归一化处理，得到归一化后的测试集；
(6)对测试集进行重采样预处理：
(6a)将训练集中回波信号的脉冲重复频率设定为基准重频；
(6b)当测试集中回波信号的脉冲重复频率为基准重频的整数倍时，对测试集的回波信号进行等间隔抽取，使该回波信号的脉冲重复频率与标准重频保持一致；
(6c)当基准重频为测试集中回波信号的脉冲重复频率的整数倍时，利用三次样条插值方法，对测试集的每个回波信号进行插值，使该回波信号的脉冲重复频率与标准重频保持一致；
(6d)当测试集中回波信号的脉冲重复频率与基准重频为非整数倍时，先利用三次样条插值方法对测试集的每个回波信号进行插值，将该回波信号的脉冲重复频率升高到基准重频和测试集中回波信号的脉冲重复频率的最小公倍数，再利用等间隔抽取的方法，对该回波信号进行插值，使该回波信号的脉冲重复频率与基准重频保持一致；
(7)生成测试特征矩阵：
(7a)对重采样预处理后的测试集中每个回波信号进行快速傅里叶变换，得到测试集的多普勒域回波信号；
(7b)对测试集的多普勒域回波信号进行幅值归一化；
(7c)从幅值归一化后测试集的多普勒域回波信号中分别提取频域二阶矩、四阶矩、频域波形熵和频域幅值方差特征，构造M×4维的测试样本特征矩阵，其中M的取值与测试集的样本总数Q相等；
(7d)对测试样本特征矩阵进行归一化，得到测试特征矩阵；
(8)目标识别：
将测试特征矩阵输入到训练好的SVM分类器中，得到识别结果。
2.根据权利要求1所述的基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，步骤(1b)、步骤(5a)中所述区域CLEAN方法的具体步骤如下：
第一步，根据雷达工作参数，估计雷达回波中地杂波能量；
第二步，对每一个回波信号做离散傅里叶变换，获得该回波信号的多普勒谱，将多普勒谱的零频附近的区域作为杂波区域，所述零频附近的区域由杂波的类型确定；
第三步，按照下式，对每一个回波信号中的杂波区域中最大多普勒幅度对应的时域信号进行重构：
Figure FDA0002880473960000031
其中，Ci(t)表示第i个回波信号中杂波区域中最大多普勒幅度对应的时域信号重构后的时域信号在t时刻的信号幅度，Yi表示在第i个回波信号的多普勒谱的杂波区域的最大多普勒幅度，K表示离散傅里叶变换的总点数，exp表示以自然常数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，π表示圆周率，ξi表示与Yi对应的多普勒频率，θi表示与Yi对应的相位；
第四步，用每一个回波信号减去重构后的时域信号，得到该回波处理后的信号；
第五步，计算每一个处理后的回波信号在杂波区域的能量；
第六步，判断每一个处理后的回波信号在杂波区域的能量是否小于地杂波能量，若是，得到该杂波抑制后的回波信号；否则，执行第二步。
3.根据权利要求2所述的基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，步骤(1c)、步骤(5b)中所述全域CLEAN方法的具体步骤如下：
第一步，根据雷达工作参数，估计雷达回波中主体分量能量；
第二步，对每一个回波信号做离散傅里叶变换，获得该回波信号的多普勒谱；
第三步，按照下式，对每一个回波信号中的主体分量对应的时域信号进行重构：
Figure FDA0002880473960000032
其中，Bodyi(t)表示对第i个回波信号中主体分量回波信号进行重构后的主体分量回波信号在t时刻的信号幅度，Ri表示在第i个回波信号的多普勒谱中的最大多普勒幅度，fi表示与Ri对应的多普勒频率，θi表示与Ri对应的相位；
第四步，用每一个杂波抑制后的回波信号减去重构后的时域信号，得到去除主体分量后的回波信号。
4.根据权利要求1所述的基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，步骤(2b)中所述的对训练集的多普勒域回波信号进行幅值归一化是按照下式进行的：
Figure FDA0002880473960000041
其中，Xn(k)表示幅值归一化后训练集中第n个多普勒域回波信号，Un(k)表示幅值归一化前的训练集第n个多普勒域回波信号，n＝1,2,...,N，n表示训练集中样本的序号，|·|表示绝对值操作。
5.根据权利要求4所述的基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，步骤(2c)中所述构造N×4维的训练样本特征矩阵的步骤如下：
第一步，按照下式，提取幅值归一化后训练集中每一个多普勒域回波信号的频域二阶矩特征：
Figure FDA0002880473960000042
其中，MoTn表示幅值归一化的训练集第n个多普勒域回波信号的频域二阶矩特征，An表示Xn(k)的频域一阶矩特征，
Figure FDA0002880473960000043
第二步，按照下式，提取幅值归一化后训练集中每一个多普勒域回波信号的频域四阶矩特征：
Figure FDA0002880473960000051
其中，MoFn表示幅值归一化的训练集第n个多普勒域回波信号的频域四阶矩特征；
第三步，按照下式，提取幅值归一化后训练集中每一个多普勒域回波信号的频域波形熵特征：
Figure FDA0002880473960000052
其中，En表示幅值归一化的训练集第n个多普勒域回波信号的频域波形熵特征，log表示以10为底的对数操作；
第四步，按照下式，提取幅值归一化后训练集中每一个多普勒域回波信号的频域幅值方差特征：
Figure FDA0002880473960000053
其中，δn表示幅值归一化的训练集第n个多普勒域回波信号的频域幅值方差特征，mun表示Xn(k)的均值，
Figure FDA0002880473960000054
第五步，按照下式，构造的N×4维训练样本特征矩阵：
F1＝[p1；p2；...；pn；...；pN]
其中，F1表示训练样本特征矩阵，pn表示幅值归一化的训练集中第n个多普勒域回波信号的特征向量，pn＝[MoTn,MoFn,En,δn]。
6.根据权利要求5所述的基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，步骤(2d)中所述对训练样本特征矩阵归一化的步骤如下:
第一步，计算训练样本特征矩阵F1中4个特征的均值与标准差，得到特征均值向量μ＝[μ1,μ2,μ3,μ4]和特征标准差向量σ＝[σ1,σ2,σ3,σ4]；
第二步，利用下式，计算归一化后的训练集多普勒域回波信号的频域二阶矩特征、频域四阶矩特征、频域波形熵特征、频域幅值方差特征：
Figure FDA0002880473960000061
其中，
Figure FDA0002880473960000062
分别表示归一化后的训练集中每n个多普勒域回波信号的频域二阶矩特征、频域四阶矩特征、频域波形熵特征、频域幅值方差特征；
第三步，利用下式，计算训练特征矩阵
Figure FDA0002880473960000063
Figure FDA0002880473960000064
其中，
Figure FDA0002880473960000065
7.根据权利要求4所述的基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，步骤(7b)中所述的对测试集的多普勒域回波信号进行幅值归一化是按照下式进行的：
Figure FDA0002880473960000066
其中，Sm(k)表示幅值归一化的测试集中第n个多普勒域回波信号，Vm(k)表示测试集中第m个多普勒域回波信号，m＝1,2,...,M，m表示测试集的样本序号。
8.根据权利要求7所述的基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，步骤(7c)中所述构造M×4维的测试样本特征矩阵的步骤如下：
第一步，按照下式，提取幅值归一化后测试集中每一个多普勒域回波信号的频域二阶矩特征：
Figure FDA0002880473960000067
其中，CMoTm表示幅值归一化的测试集第m个多普勒域回波信号的频域二阶矩特征，Bm表示Sm(k)的频域一阶矩特征，
Figure FDA0002880473960000071
第二步，按照下式，提取幅值归一化后测试集中每一个多普勒域回波信号的频域四阶矩特征：
Figure FDA0002880473960000072
其中，CMoFm表示幅值归一化的测试集第m个多普勒域回波信号的频域四阶矩特征；
第三步，按照下式，提取幅值归一化后测试集中每一个多普勒域回波信号的频域波形熵特征：
Figure FDA0002880473960000073
其中，CEm表示幅值归一化的测试集第m个多普勒域回波信号的频域波形熵特征；
第四步，按照下式，提取幅值归一化后测试集中每一个多普勒域回波信号的频域幅值方差特征：
Figure FDA0002880473960000074
其中，Cδm表示幅值归一化的测试集第m个多普勒域回波信号的频域波形熵特征，mulm表示Sm(k)的均值，
Figure FDA0002880473960000075
第五步，按照下式，构造的M×4维测试样本特征矩阵：
F2＝[q1；q2；...；qm；...；qM]
其中，qm表示幅值归一化的测试集中第m个多普勒域回波信号的特征向量，qm＝[CMoTm,CMoFm,CEm,Cδm]，F2表示测试样本特征矩阵，m＝1,2,...,M。
9.根据权利要求8所述的基于重采样预处理的雷达重频变化稳健目标识别方法，其特征在于，步骤(7d)中所述对测试样本特征矩阵进行归一化的步骤如下：
第一步，计算测试样本特征矩阵F2中4个特征的均值与标准差，得到测试样本特征均值向量μ'＝[μ'1,μ'2,μ'3,μ'4]和特征标准差向量σ'＝[σ'1,σ'2,σ'3,σ'4]；
第二步，利用下式，计算归一化后的测试集多普勒域回波信号的频域二阶矩特征、频域四阶矩特征、频域波形熵特征、频域幅值方差特征：
Figure FDA0002880473960000081
其中，
Figure FDA0002880473960000082
分别表示归一化后的测试集中每m个多普勒域回波信号的频域二阶矩特征、频域四阶矩特征、频域波形熵特征、频域幅值方差特征；
第三步，利用下式，得到测试特征矩阵
Figure FDA0002880473960000083
Figure FDA0002880473960000084
其中，
Figure FDA0002880473960000085
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