DE3826754C1

DE3826754C1 - Verfahren zur Zielklassifizierung

Info

Publication number: DE3826754C1
Application number: DE3826754A
Authority: DE
Inventors: Hans Hommel; Franz Dipl Ing Jehle; Martin Dr Rer Nat Koenig; Johannes Dr Rer Nat Schmid; Dietmar Talke; Erwin Dr Ing Woelfle
Original assignee: Daimler Benz Aerospace AG
Current assignee: Airbus Defence and Space GmbH
Priority date: 1987-10-28
Filing date: 1988-08-06
Publication date: 1998-06-10
Anticipated expiration: 2008-08-07

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Zielklassifizierung gemäß dem Oberbegriff der Patentansprüche 1 und 8.

Aus der DE 29 28 907 A1 und der DE 30 02 148 A1 sind Verfahren zur Klassifizierung bewegter Ziele bekannt, bei welchen in einer Doppler-Radaranlage aus den Echosignalen Doppler-Spektren gebildet und diese neben der Ermittlung der Zielgeschwindigkeit aus der Dopplerfrequenz der Ziel-Hauptlinie des Doppler-Spek trums noch auf Nebenlinien untersucht werden, die durch perio dische Änderungen des Reflexionsverhaltens des Ziels oder Teilen des Ziels herrühren. Beispielsweise kann aus dem Abstand der Nebenlinien die Blattfolgefrequenz eines Triebwerklaufrads eines Flugzeugtriebwerks oder die Gliedlänge einer Panzerkette bestimmt und zur Zielklassifizierung herangezogen werden. Die Blattfolgefrequenz eines Flugzeugtriebwerks ist aber nur bedingt als Klassifizierungsmerkmal geeignet, da die Drehfrequenz des Laufrades über einen großen Bereich variieren kann.

Verfahren zur Zielklassifizierung sind von besonderer Bedeutung für die nicht kooperative Freund-Feind-Kennung, beispielsweise durch ausschließliche Nutzung der vom Bordradar eines Flugzeuges gelieferten Information.

Aus der US 42 75 396 ist weiterhin ein Verfahren zur Erkennung langsam fliegender Hubschrauber bekannt, die ansonsten dem Clut ter zugeordnet würden. Dabei wird ein Bordradar verwendet, mit welchem bei einem rotierenden Hubschrauber-Hauptrotor die Anzahl der Rotorblätter bestimmt werden kann.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, derartige, nicht koope rative Verfahren zur Zielklassifizierung anzugeben.

Erfindungsgemäße Lösungen dieser Aufgabe sind in den Patentan sprüchen 1 und 8 angegeben. Die Unteransprüche enthalten vorteil hafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der erfindungsgemäßen Verfahren.

Während beim Stand der Technik zur Klassifizierung von Düsenflug zeugen die Blattfolgefrequenz der Triebwerklaufräder ausgewertet wird, die aber je nach momentaner Belastung des Triebwerks über einen größeren Bereich variieren kann, ist tragender Gedanke der Erfindung, auch die Drehfrequenz der Laufräder zu bestimmen. Zwar variiert auch diese über einen größeren Bereich, aber der Quo tient aus Blattfolgefrequenz und Drehfrequenz ist für ein- und denselben Triebwerktyp konstant und gleich der Anzahl der Schau felblätter des Laufrads. Die Ermittlung der Zielparameter Blatt folgefrequenz und Drehfrequenz und deren kombinierte Auswertung bzw. die Bildung des Quotienten aus den beiden Parametern und dessen Vergleich mit gespeicherten Mustern ermöglicht daher eine eindeutige Identifizierung des Triebwerktyps unabhängig vom vari ierenden momentanen Betriebszustand des Triebwerks.

Die Erfindung macht sich die Erkenntnis zunutze, daß das Re flexionsverhalten eines Triebwerks in aufeinanderfolgenden vergleichbaren Blattstellungen des Laufrads zwar weitgehend, aber nicht vollständig übereinstimmt, so daß das Echosignal auch noch eine mit einer vollständigen Laufraddrehung perio dische Modulation enthält.

Durch die Unterdrückung des Zielhauptechos im Doppler-Spektrum sowie evtl. vorhandener Clutteranteile treten die mit der Um laufzeit des Triebwerklaufrads periodischen Signalanteile deut licher hervor. Vorzugsweise wird aus dem Doppler-Spektrum die Blattfolgefrequenz in an sich bekannter Weise ermittelt und werden die von der Blattfolgemodulation herrührenden Spektral linien eliminiert, so daß das verbleibende Restspektrum zu einem wesentlichen Teil von der durch die Laufraddrehung ver ursachten Modulation bestimmt wird.

Die Klassifizierung von Düsenflugzeugen nach dem beschriebenen Prinzip ist nachfolgend anhand von Ausführungsbeispielen unter Bezugnahme auf die Fig. 1 bis Fig. 8 veranschaulicht. Dabei zeigt

Fig. 1 den Zeitverlauf eines Echosignals,

Fig. 2 ein zugehöriges Leistungsspektrum,

Fig. 3 eine aus diesem Spektrum durch Rücktransformation und Maximum-Likelihood-Schätzung gewonnene Zeit funktion,

Fig. 4 den prinzipiellen Verfahrensablauf,

Fig. 5 ein logarithmiertes Spektrum,

Fig. 6 das durch Rücktransformation dieses Spektrums er haltene Zeitsignal,

Fig. 7 das Prinzip der Blattzahlbestimmung durch Korre lation von Spektren,

Fig. 8 das Korrelationsergebnis zu Fig. 7.

Zur besseren Verdeutlichung des Erfindungsprinzips ist dabei jeweils ein rauscharmes Echosignal zugrunde gelegt. Das Echo signal gemäß Fig. 1 zeigt zwar eine offensichtliche Pegelmo dulation, deren periodische Anteile aus dem Echosignal aber nicht direkt gewonnen werden können. Dieses Echosignal wird in bekannter Weise, z. B. mittels einer Fourier-Transformation und evtl. unter vorhergehender Multiplikation mit einer Ampli tudenwichtungsfunktion (z. B. Hamming- oder Blackman-Zeitfenster) in ein Doppler-Spektrum umgeformt. Das Doppler-Spektrum weist i. a. eine starke Ziel-Hauptlinie bei der der Radialgeschwin digkeit des Ziels entsprechenden Dopplerfrequenz sowie neben Clutter- und Rauschanteilen deutliche Nebenlinien auf, die von der Blattfolge-Modulation des Echosignals herrühren. Nach Unter drückung der Ziel-Hauptlinie (sowie evtl. vorhandener Clutter anteile) und Verschiebung des Spektrums auf Zieldopplerfrequenz Null ergibt sich beispielsweise das in Fig. 2 skizzierte Lei stungsspektrum.

Eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung sieht vor, das von Anteilen des Ziel-Hauptechos und evtl. vorhandenen Clutter anteilen befreite Spektrum mittels inverser Fourier-Transforma tion in den Zeitbereich zurückzutransformieren und das so ge wonnene Zeitsignal einer Nachverarbeitung zur Betonung vorhan dener Signalperioden zu unterziehen. Hierzu wird im rücktrans formierten Zeitsignal über die Pegel der Linienvielfachen ge mittelt. Zusammen mit den vorausgegangenen Fourier-Transforma tionen entspricht dieses Vorgehen einem Maximum-Likelihood- Schätzverfahren für die Drehfrequenz, wie es in der Literatur z. B. in "IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing", Vol. ASSP-24, No. 5, Oct. 1976, S. 418-423, "Maximum Likelihood Pitch Determination", beschrieben ist.

Das in Fig. 2 gezeigte Leistungsspektrum ist durch Fourier- Transformation aus einem rauscharmen Echosignal von einem Düsen flugzeug gewonnen. Das Ziel-Hauptecho sowie Clutteranteile im Spektrum sind bereits unterdrückt und das gesamte Spektrum ist in bekannter Weise auf Dopplerfrequenz Null des Ziels verschoben. Deutlich zu erkennen sind die von der Blattfolgemodulation her rührenden periodischen Nebenlinien N1, N2, N3, N4 bei ganzzahli gen Vielfachen der Grundfrequenz f_B der Blattfolge. Weitere auf die Blattfolgemodulation zurückzuführenden Nebenlinien, die durch Überfaltungseffekte bei anderen Dopplerfrequenzen auftreten, aber wiederum denselben Linienabstand f_B untereinander bzw. zur Spek trumsgrenze zeigen, sind mit N' bezeichnet. Aus diesem Spektrum wird in bekannter Weise die Grundfrequenz als Blattfolgefre quenz f_B bestimmt. Anschließend werden die von der Blattfolge frequenz herrührenden Linien eliminiert (angedeutet durch Quer striche bei den Linien). Bei in digitaler Form vorliegendem Spek trum werden hierzu einfach die Speicherwerte im Bereich dieser Linien gleich Null gesetzt. Das Restspektrum wird in den Zeitbe reich rücktransformiert und der genannten Maximum-Likelihood- Schätzung zur Ermittlung der Drehfrequenz bzw. Drehperiode unter zogen. Das Resultat dieser Verarbeitung zeigt die Fig. 5 als eine Zeitfunktion mit einer deutlich erkennbaren herausragenden Linie (Pfeil). Der zugehörige Wert auf der Zeitachse stellt die Dreh periode t_D, d. h. die Umlaufzeit des Turbinenlaufrads, dar. Zur Bestätigung des so bestimmten Werts für die Drehperiode t_D kön nen auch die übrigen Linien der Zeitfunktion mit ausgewertet werden, wobei vorzugsweise eine Pegelschwelle PM gesetzt wird und nur die schwellenüberschreitenden Linien weiter ausgewertet werden. Die Pegelschwelle wird vorteilhafterweise auf das Pegel maximum bezogen und beträgt im skizzierten Beispiel 35% des Pegelmaximums. Grundsätzlich werden alle schwellwertüberschrei tenden Linien daraufhin untersucht, ob sie in Verbindung mit der bereits aus dem Spektrum bekannten Blattfolgefrequenz eine sinnvolle Blattzahl liefern, und nur Linien, die dieses Krite rium erfüllen, werden weiter betrachtet.

Aus der Umlaufzeit t_D bzw. Drehfrequenz f_D = 1/t_D und der Blatt folgefrequenz läßt sich die Anzahl der Blätter des Turbinenlauf rads mit hoher Genauigkeit ermitteln, so daß ein Zielparameter mit hohem Klassifizierungswert vorliegt.

Die Blattzahl kann mit dem beschriebenen erfindungsgemäßen Ver fahren im Regelfall so genau bestimmt werden, daß sich ergeben de, nicht ganzzahlige Zwischenwerte als nicht klassifizierbar ausgeschieden oder auch als Anzeigen beabsichtigter Störung (ECM) gewertet werden können. Dies kann einem Beobachter angezeigt wer den und/oder automatisch Gegenmaßnahmen (ECCM) zur Unterdrückung oder Umgehung der Störung auslösen.

In Fig. 4 ist noch einmal grob der Verfahrensablauf skizziert. Aus einem Radarechosignal wird mittels einer schnellen Fourier- Transformation (FFT) ein Doppler-Spektrum gewonnen. Aus dem Spektrum werden neben der Ziel-Hauptlinie auch die periodischen Nebenlinien und daraus ein oder mehrere Werte für die Blattfolge frequenzen bestimmt. Mehrere Werte können sich beispielsweise in Mehrziel-Situationen oder bei Triebwerken mit mehreren Lauf rädern ergeben. Das Spektrum wird auf Dopplerfrequenz der Ziel-Hauptlinie gleich Null verschoben und von der Ziel-Haupt linie und von Clutter befreit. Zusätzlich werden unter Rück griff auf die bestimmte Blattfolgefrequenz die Blattfolgeli nien im Spektrum beseitigt und das Restspektrum mittels in verser Fourier-Transformation (IFFT) in den Zeitbereich zu rücktransformiert. Im Zeitbereich wird dann eine Mittelung über die Pegel der Linienvielfachen durchgeführt (Maximum- Likelihood-Schätzer). Aus der Maximum-Likelihood-Zeitfunktion (siehe Fig. 3) werden mögliche Werte für Drehfrequenzen bzw. Drehperioden t_D als deren Reziprokwerte extrahiert. Diese wer den mit den aus dem Spektrum bestimmten Blattfolgefrequenzen paarweise rechnerisch zu Blattzahlwerten verknüpft. Aus diesen werden z. B. die außerhalb des sinnvollen Blattzahlbereichs liegenden Werte von vornherein ausgeschlossen. Nicht ganzzah lige Werte können gleichfalls sofort ausgeschlossen werden, können aber auch noch als Anzeichen einer beabsichtigten Stö rung gewertet werden. Aus den verbleibenden möglichen Werten werden durch Vergleich mit gespeicherten Blattzahlen (Bibliothek) die übereinstimmenden Blattzahlen als Klassifikationsparameter ermittelt und als Blattzahl des Ziels, bzw. bei Mehrzielsitua tionen o. ä. gegebenenfalls als mehrere Blattzahlen, ausgegeben.

Gemäß einer anderen Ausführungsform wird das Doppler-Spektrum vor der Rücktransformation logarithmiert. Ein solches logarith miertes Spektrum zeigt die Fig. 5, wobei wiederum das Spektrum auf die Dopplerfrequenz der Hauptlinie gleich Null normiert ist und das Ziel-Hauptecho sowie Clutteranteile des Spektrums be reits unterdrückt sind.

Noch deutlich zu erkennen sind die Nebenlinien, die von der Blattfolgefrequenz herrühren, bei den Dopplerfrequenzen f_B, 2 f_B, 3 f_B. Eindeutig der Turbinen-Laufrad-Drehung zuzuordnen de Spektrallinien sind dem Spektrum nicht entnehmbar. Das lo garithmierte Spektrum wird, z. B. mittels inverser Fourier- Transformation, in den Zeitbereich rücktransformiert, wobei sich das in Fig. 5 in seinem prinzipiellen Aufbau skizzierte Zeitsignal ergibt. Dieses Zeitsignal besteht im wesentlichen aus einigen schmalen Linien, deren Lagen innerhalb des Zeit signals charakteristisch sind für periodische Modulationen des Radarechosignals. Da die periodischen Modulationen des Radar echosignals wiederum auf rotierende und/oder oszillierende Teile des Ziels zurückzuführen sind und die Kenngrößen der Ro tation bzw. Oszillation bei den zu unterscheidenden Zielen ver schieden sind, können die Ziele anhand des rücktransformierten Zeitsignals über einen Vergleich mit gespeicherten Mustern (Bibliothek) klassifiziert werden.

Ein Verfahren mit ähnlichen Verfahrensschritten ist aus der Sprachanalyse als Cepstrum-Verfahren bekannt und z. B. in "The Journal of the Acoustical Society of America", Vol. 41 (1967), S. 293-309 als "Cepstrum Pitch Determination" be schrieben.

Die mehreren herausragenden Linien des Zeitsignals in Fig. 6 können auf einfache und vorteilhafte Weise durch eine Pegel schwelle S abgetrennt und nur die schwellwertüberschreitenden Signalanteile des Zeitsignals zur weiteren Auswertung herange zogen werden. Im in Fig. 6 skizzierten Beispiel seien dies die Linien A, B, C und D. Die Linie A am Anfang der Zeitachse stellt eine Art Gleichspannungskomponente des Echos dar und enthält keine Information über die Modulation durch bewegte Teile des Ziels. Diese Linie wird daher bei der Auswertung nicht berück sichtigt. Die erste von dem rotierenden Laufrad des Triebwerks herrührende Linie B gibt durch ihre Lage t_B auf der Zeitachse die Zeitdifferenz zwischen äquivalenten Stellungen aufeinander folgender Laufradschaufeln (-blättern) an. Die Linie C liegt beim gegenüber B doppelten Zeitwert 2 t_B und stellt eine Art Harmonische zu B dar. C enthält gegenüber B keine wesentliche Zusatzinformation, kann aber zur Verbesserung des Meßwerts t_B mit ausgewertet werden. Der zur Blattfolgeperiode t_B reziproke Wert der Blattfolgefrequenz f_B könnte auch, wie aus dem Stand der Technik bekannt, aus dem Nebenlinienabstand des Spektrums (Fig. 2) ermittelt werden. Die Linie D des rücktransformierten Zeitsignals schließlich entsteht aus der Rotation des Turbinen schaufelrads und ihre Lage t_D auf der Zeitachse ergibt die für eine Umdrehung des Schaufelrads benötigt Zeit. Die Zielklassi fikation anhand des Zeitsignals nach Fig. 6 kann beispielsweise in der Art durchgeführt werden, daß Zeitfenster für die Signal anteile B und D, welche anhand von a-priori-Kenntnissen der Betriebsparameter und Konstruktionsmerkmale von als Ziele in Frage kommenden Turbinen erstellt werden, vorgegeben sind und mit den gemessenen Werten für t_B und t_D verglichen werden. Da aber Drehfrequenz und Blattfolgefrequenz in unterschiedlichen Flugsituationen zur Erzielung eines optimalen Triebwerkwirkungs grads zum Teil erheblich variieren, müssen solche Schwankungen bei der Vorgabe der Zeitfenster-Muster mit berücksichtigt werden.

Eine Größe, die jedoch konstant bleibt und einen hohen Klassi fizierungswert besitzt, ist die Anzahl der Schaufeln (Blätter) des Turbinenlaufrads. Diese Größe wird aus den Meßwerten t_B und t_D des Zeitsignals nach Fig. 6 durch Quotientenbildung T_D/t_B gewonnen und gibt direkt die Blattzahl des Turbinenlauf rads an.

Wenn, wie bereits angegeben, anstelle des Meßwerts t_B aus dem rücktransformierten Zeitsignal die äquivalente Größe der Blatt folgefrequenz f_B aus dem Spektrum ermittelt wird, können im Spektrum vor Durchführung der inversen Fourier-Transformation die von den von der Blattfolge-Modulation herrührenden Spek trumsanteile eliminiert werden, wodurch das Zeitsignal einfa cher auswertbar wird.

Eine weitere Ausführungsform sieht vor, die Blattzahl im Spek tralbereich zu ermitteln, indem die Blattfolgefrequenz in be kannter Weise aus dem Spektrum ermittelt wird und zu derselben Blattfolgefrequenz für verschiedene hypothetische Blattzahlen eines Triebwerklaufrads Musterspektren erzeugt und jeweils mit dem aus dem Radarechosignal gebildeten Doppler-Spektrum kreuz korreliert werden. Das gemessene Spektrum und die erzeugten Musterspektren sind dabei hinsichtlich der Dopplerfrequenz der Ziel-Hauptlinie zur Deckung zu bringen, wozu in bekannter Wei se das gemessene Spektrum um die Dopplerfrequenz der Hauptlinie verschoben und so auf Hauptlinien-Dopplerfrequenz gleich Null normiert wird. Bei der Korrelation ergibt sich für jedes Mu sterspektrum bzw. für jede hypothetische Blattzahl ein Korre lationswert K. In Fig. 8 sind die sich ergebenden Korrelations werte als Funktion der zugrunde gelegten verschiedenen Blatt zahlen für einen Beispielsfall eingetragen. Der maximale Korre lationswert wird ermittelt und die zugehörige Blattzahl als Klassifizierungsparameter herangezogen. Vorteilhafterweise wer den bei dieser Ausführungsform nicht nur die bei der Klassifi zierung als zuordenbar vorgesehenen Blattzahlen, sondern auch bei bekannten Triebwerken nicht auftretende Blattzahlen geprüft, um eventuelle gegnerische elektronische Täuschmaßnahmen zu er kennen und richtig reagieren zu können. Vorzugsweise werden auch hier im Ziel-Doppler-Spektrum Ziel-Hauptlinie, ggf. Clutter, sowie die von der Blattfolgemodulation herrührenden Nebenlinien vor Durchführung der Kreuzkorrelation beseitigt. In den Muster spektren werden von vornherein nur Echosignal-Modulationen durch die Laufraddrehung berücksichtigt. In Fig. 7a) ist ein Ausschnitt aus einem gemessenen Dopplerspektrum SPR, d. h. einem aus einem Echosignal durch Fourier-Transformation ge wonnenen Spektrum, skizziert, wobei bereits das Spektrum auf Dopplerfrequenz der Hauptlinie gleich Null verschoben ist so wie Spektrumsanteile von der Hauptlinie, Clutter und Blattfolge- Nebenlinien unterdrückt sind. In Fig. 7b) sind zwei Muster spektren SPM1 (durchgezogene Linie) und SPM2 (unterbrochene Linie) zu zwei verschiedenen Drehfrequenzen f_D1 und f_D2 ent sprechend zwei verschiedenen Blattzahlen Z1 und Z2 eingetragen. Die Musterspektren werden zu den hypothetischen Blattzahlen Z_i und der in bekannter Weise aus dem Dopplerspektrum (z. B. Fig. 2) ermittelten Blattfolgefrequenz f_B z. B. aus frequenz-äquidi stanten Linien (Dreiecke in Fig. 7b)) im Frequenzabstand der Drehfrequenzen f_Di = f_B/Z_i aufgebaut. Durch Kreuzkorrelation (Multiplikation und Aufsummieren) eines Musterspektrums mit dem gemessenen Spektrum ergibt sich jeweils ein Korrelations wert. Zu verschiedenen hypothetischen Blattzahlen ergeben sich unterschiedliche Korrelationswerte, wobei das Musterspektrum mit der besten Linienübereinstimmung (SPM1 in Fig. 7) den höch sten Korrelationswert liefert. Die Korrelationsergebnisse für eine fortlaufende Reihe hypothetischer Blattzahlen sind in Fig. 8 eingetragen, wobei sich ein deutliches Maximum zeigt, dessen zugehöriger Abszissenwert als Blattzahl des Zieltrieb werk-Laufrads zur Klassifikation ausgewertet wird.

Während bei Klugzeugtriebwerken die Laufrad-Blattzahl eine un terscheidungskräftige Größe ist, trifft dies bei Hubschraubern nicht zu. Hubschrauber können hingegen gut anhand der Blatt folge- oder Drehfrequenz des Haupt- oder Heckrotors unterschie den werden. Zur Klassifizierung von Hubschraubern aus dem Rotor echoanteil sieht eine erfindungsgemäße Lösung der gestellten Aufgabe daher vor, die Blattfolgefrequenz bzw. Blattfolgedauer des Haupt- oder Heckrotors eines Hubschraubers zu bestimmen und zur Klassifizierung heranzuziehen. In ähnlicher Weise wie bei der bereits beschriebenen Bestimmung der Drehfrequenz bzw. Drehperiode eines Triebwerklaufrads wird das Doppler-Spektrum von dem Ziel-Hauptecho (Rumpfecho) befreit und in den Zeitbe reich zurücktransformiert. Aus dem Zeitsignal wird dann ein Wert für die Blattfolgezeit des Rotors bestimmt, der als Klas sifizierungsmerkmal dient. Analog zum detailliert beschriebenen Vorgehen bei der Verarbeitung von Triebwerk-Radarechos kann vorteilhafterweise das Zeitsignal einem Maximum-Likelihood- Schätzverfahren zur Betonung vorhandener Signalperioden unter zogen und aus der pegelstärksten Linie der Maximum-Likelihood- Funktion die Blattfolgezeit bestimmt werden. Alternativ kann auch das Spektrum vor der Rücktransformation logarithmiert wer den. Vorzugsweise wird das Radarechosignal vor der Bildung des Spektrums einer Vorverarbeitung zur Unterdrückung der Fein struktur der Modulation unterworfen, wodurch die in dieser Fein struktur enthaltenen Signalperioden die weitere Verarbeitung nicht stören. Die Ermittlung der Blattfolgezeit zur Klassifi zierung von Hubschraubern ist nachfolgend an einem Beispiel unter Bezugnahme auf die Fig. 9, 10 und 11 noch veranschaulicht. Dabei zeigt

Fig. 9 ein rauschfreies Radar-Echosignal von einem Hubschrauber-Rotor,

Fig. 10 das zugehörige Doppler-Spektrum,

Fig. 11 die Maximum-Likelihood-Funktion des rücktrans formierten Zeitsignals.

Im Echosignal nach Fig. 9 sind deutlich die mit der Blattfolge zeit des Rotors aufeinanderfolgenden äquivalenten Rotorstellun gen durch die regelmäßigen Pegelausschläge zu erkennen. Außer dem zeigt das in Quadraturform (I- und Q-Kanal) vorliegende Signal eine Feinstruktur der Modulation, die aber keine Infor mation über die Blattfolgezeit liefert. Im Realfall ist das Signal durch Rauschen und Clutter überlagert, so daß aus dem Echosignal nicht direkt die Blattfolgezeit mit zufriedenstel lender Sicherheit bestimmt werden kann. Zur Beseitigung der Feinstruktur wird der Betrag des Echosignals gebildet. Aus dem Betragssignal wird mittels Fourier-Transformation ein Doppler- Spektrum gebildet. Aus der Ziel-Hauptlinie des Doppler-Spektrums kann die Radialgeschwindigkeit des Ziels bestimmt werden. Nach Verschiebung des Doppler-Spektrums auf Nullage der Hauptlinie und nach Unterdrücken der Hauptlinie und eventuell vorhandener Clutteranteile ergibt sich das in Fig. 10 dargestellte Rest spektrum. Im Gegensatz zum Spektrum des Triebwerkechos nach Fig. 2 zeigt das Spektrum nach Fig. 10 keine einfach auswert bare Struktur zur Bestimmung der Blattfolgefrequenz. Das Spek trum wird mittels inverser Fourier-Transformation in den Zeit bereich zurücktransformiert und das so erhaltene Zeitsignal einem Maximum-Likelihood-Schätzverfahren (Mittelung über Linien vielfache) unterzogen, woraus sich die in Fig. 11 skizzierte Zeitfunktion ergibt. Diese zeigt eine deutliche Linie bei der Blattfolgezeit t_R auf der Zeitachse. Durch den Vergleich der so ermittelten Zeit t_R mit in einer Bibliothek gespeicherten Werten kann der Hubschraubertyp festgelegt werden.

Durch die weitgehende Übereinstimmung der Vorgehensweise bei der Bestimmung der Umlaufzeit eines Triebwerk-Laufrads und bei der Bestimmung der Blattfolgezeit eines Hubschrauberrotors ist es vorteilhaft, weitgehend dieselben Signalverarbeitungseinrich tungen für beide Fälle zu verwenden und eine Vorentscheidung über das Vorliegen eines Echos von einem Düsenflugzeug oder einem Hubschrauber zu treffen, beispielsweise anhand der Ziel geschwindigkeit, des Flugverhaltens, des prinzipiellen Aufbaus des Spektrums usw.

Gemäß einer weiteren günstigen Möglichkeit der Zielklassifizie rung werden die Echosignale in der Weise statistisch analysiert, daß aus einer Vielzahl von Meßwerten jeweils eine oder mehrere Meßgrößen gewonnen, die statistischen Verteilungen der Meßgrößen getrennt ermittelt und mit gespeicherten Mustern verglichen wer den. Für den Mustervergleich werden vorteilhafterweise Kenngrö ßen der statistischen Verteilungen, wie Maxima, Schwankungsbrei te etc., gebildet und mit gespeicherten Kenngrößen-Mustern ver glichen. Als Meßgrößen werden bevorzugt Amplituden und Phasen lagen oder Phasendifferenzen aufeinanderfolgender Meßwerte gewonnen.

Claims

1. Verfahren zur Zielklassifizierung eines Zieles, das periodisch bewegte Teile besitzt, die bei einem Radar-Echosignal eine Modula tion bewirken, mit Hilfe eines Doppler-Radars, bei welchem

- aus den Radar-Echosignalen durch kohärente Verarbeitung ein Dopp ler-Spektrum gebildet wird,
- das Doppler-Spektrum von Clutter befreit und bezüglich seiner Hauptlinie, welche der Radialgeschwindigkeit des Zieles ent spricht, normiert wird,
- in dem Doppler-Spektrum die der Modulation entsprechenden Spek trallinien ermittelt werden und
- durch einen Vergleich des entstandenen Musters der Spektrallinien mit einem entsprechenden bekannten Muster eine Klassifizierung des Zieles erfolgt,
dadurch gekennzeichnet, daß zur Klassifizierung eines Düsenflugzeuges
- zunächst in dem normierten Doppler-Spektrum eine Spektrallinie, welche der Blattfolgefrequenz eines mit (Turbinen-)Blättern be stückten rotierenden Laufrades eines Triebwerkes entspricht, er mittelt wird,
- anschließend aus dem normierten Doppler-Spektrum die zu der Blattfolgefrequenz gehörenden Spektrallinien entfernt werden, wo durch ein Restspektrum entsteht,
- das Restspektrum in den Zeitbereich zurücktransformiert wird,
- bei dem im Zeitbereich vorliegenden Spektrum mit Hilfe einer Pe gelschwelle die Hauptlinie ermittelt und diese der Drehfrequenz des Laufrades zugeordnet wird,
- durch Quotientenbildung von Blattfolgefrequenz und Drehfrequenz die Blattzahl des Laufrades bestimmt wird und
- die Blattzahl als Klassifizierungsparameter für das Düsenflugzeug herangezogen wird.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß bei dem im Zeitbereich vorliegenden Spektrum die Hauptlinie mit Hilfe eines Maximum-Likelihood-Schätzverfahrens ermittelt wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, dadurch gekennzeich net, daß das normierte Doppler-Spektrum vor der Rücktransformation in den Zeitbereich logarithmiert wird.

4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge kennzeichnet, daß die Blattzahl aus dem in den Zeitbereich trans formierten Spektrum ermittelt wird.

5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge kennzeichnet,

- daß der ermittelten Blattzahl mehrere hypothetische Blattzahlen zugeordnet werden,
- daß zu jeder hypothetischen Blattzahl ein Musterspektrum erzeugt wird,
- daß jedes Musterspektrum mit dem normierten Doppler-Spektrum kreuzkorreliert wird, wobei den hypothetischen Blattzahlen zuge ordnete Korrelationswerte entstehen, und
- daß die hypothetische Blattzahl mit dem maximalen Korrelations wert als Klassifizierungsparameter herangezogen wird.

6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge kennzeichnet, daß bei Unsicherheiten in der Ermittlung der Blatt zahl die zugehörige Blattfolgefrequenz mit dem aus vorhergehenden Radarbeobachtungen ermittelten Flugzustand und dem bekannten Regel verhalten des Triebwerks mit den in einer Bibliothek gespeicherten Daten verglichen wird.

7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch ge kennzeichnet, daß aus dem Radar-Echosignal die zu einem Ziel gehö renden Amplituden und Phasenlagen ermittelt werden und daß diese zusätzlich zur Klassifikation des Zieles ausgewertet werden.

8. Verfahren zur Zielklifizierung eines Zieles, das periodisch bewegte Teile besitzt, die bei einem Radar-Echosignal eine Modula tion bewirken, mit Hilfe eines Doppler-Radars, bei welchem

- aus den Radar-Echosignalen durch kohärente Verarbeitung ein Dopp ler-Spektrum gebildet wird,
- das Doppler-Spektrum von Clutter befreit und bezüglich seiner Hauptlinie, welche der Radialgeschwindigkeit des Zieles ent spricht, normiert wird,
- in dem Doppler-Spektrum die der Modulation entsprechenden Spek trallinien ermittelt werden und
- durch einen Vergleich des entstandenen Musters der Spektrallinien mit einem entsprechenden bekannten Muster eine Klassifizierung des Zieles erfolgt,
dadurch gekennzeichnet, daß zur Klassifizierung eines Hubschraubers
- das normierte Dopplerspektrum in den Zeitbereich transformiert wird und
- in dem Zeitbereich die Blattfolgedauer des Hubschrauber-Haupt- oder -Heckrotors ermittelt und zur Klassifizierung herangezogen wird.

9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß im Zeit bereich die Blattfolgedauer mit Hilfe eines Maximum-Likelihood- Schätzverfahrens ermittelt wird.

10. Verfahren nach Anspruch 8 oder Anspruch 9, dadurch gekenn zeichnet, daß das normierte Doppler-Spektrum vor der Rücktransfor mation in den Zeitbereich logarithmiert wird.

11. Verfahren nach einem der Ansprüche 8 bis 10, dadurch gekenn zeichnet, daß das Radar-Echosignal einer Vorverarbeitung zur Unter drückung von Feinstrukturen der Modulation unterworfen wird.

12. Verfahren nach einem der Ansprüche 8 bis 11, dadurch gekenn zeichnet, daß aus dem Radar-Echosignal die zu einem Ziel gehörenden Amplituden und Phasenlagen ermittelt werden und daß diese zusätz lich zur Klassifikation des Zieles ausgewertet werden.