專利名稱：一種基于常規(guī)相參雷達的直升機分類識別方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種基于常規(guī)相參雷達的直升機分類識別方法，屬于雷達目標信號分類識別技術，用于實現從眾多慢速目標中對提取直升機目標的分類識別。
背景技術：
由于直升機的飛行速度可以從0米/秒到幾十米/秒，因此基于目標的運動特征很難將直升機和海面艦船目標區(qū)分開來，特別是空中懸停的直升機。而如果能將直升機從大量的慢速目標中區(qū)分開來，對于部隊態(tài)勢判斷和戰(zhàn)術指揮都有重要的意義。目前很多研究直升機的檢測技術都是利用直升機葉片的微多普勒特征，如在力口拿大 Defence R&D Canada 公司在石if究報告〈〈Micro—Doppler radar signatures for intelligent target recognition))中，對直升機葉片的頻域特征進行分析，并且提出了相應的葉片頻譜提取方法，但該方法要求雷達能夠長時間凝視目標，并且具有很高的重頻。在 45卷 4期的《IEEE TRANSACTIONS ON AEROSPACE AND ELECTRONIC SYSTEMS》中《Helicopter Classification with a High Resolution LFMCff Radar》提出利用連續(xù)波雷達實現對直升機進行識別的技術，其需要具有連續(xù)線性調頻的雷達。在30卷6期的《電子學報》中《懸停直升機的雷達探測技術》中利用CFAR方法進行檢測，其需要14KHz以上的重頻，駐留時間至少達到50ms，但一般的警戒雷達，其重頻均無法滿足要求。在2001年4月的《現代雷達》中《懸停直升機目標旋翼回波信號的多通道檢測方法》提出利用多普勒通道聯合檢測方法。鑒于現有雷達對直升機識別方法一般需要雷達對目標進行長駐留時間，而常規(guī)預警雷達需連續(xù)保持對空域的掃描探測，其對目標的凝視時間短，重頻低，并且受到海雜波影響較大，使得利用直升機葉片多普勒特征的識別率很低，在使用中難以滿足長駐留時間的條件。 因而現有技術不能應用于實際對海預警雷達系統中。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于克服現有技術在預警雷達系統識別直升機目標的不足之處，提供一種解決常規(guī)預警雷達系統對直升機分類識別方法。實現常規(guī)預警雷達系統對各種飛行狀態(tài)下的直升機的有效分類識別。實現本發(fā)明的技術解決方案為首先在預警雷達系統在短時間內獲取回波信號， 并對目標檢測、凝聚之后，提取在目標凝聚中心在同一個距離單元上、兩側各一倍波束寬度相關脈沖信號，對該信號做FFT處理，得到目標的回波譜，并搜索FFT頻譜結果中的最大值，從而獲得在最大值的頻率值，即為目標的多普勒速度譜；統計雷達盲區(qū)的噪聲干擾信號的平均強度，對目標凝聚區(qū)域前后區(qū)域單元，各選取沒有目標的區(qū)域作為雜波樣本區(qū)，統計雜波譜寬度和雜波譜強度；根據目標的多普勒速度譜構建直升機多普勒濾波器和雜波濾波器，先后用多普勒濾波器和雜波濾波器對目標的回波譜進行濾波，并對結果進行判決，如果有超過閾值的，則將該目標判決為直升機，否則判別為海面目標。通過本發(fā)明，能夠在觀通站對海雷達上對直升機目標的檢測識別正確率達到85%以上。
本發(fā)明通過的統計雷達接收機噪聲和雜波特征，實時構建目標多普勒濾波器和雜波濾波器，以提取目標轉子的多普勒信息，與現有技術相比有以下優(yōu)點1、現有技術主要通過提取目標旋轉葉片轉動產生的多普勒信息，而葉片回波具有閃光性，只有在葉片垂直雷達視線時才會出現較強回波，因此其多普勒特征不易提取。而本發(fā)明所提取的主要是目標轉子的多普勒信息，其多普勒信息始終存在，因此識別概率更尚；2、現有技術多需要照射目標幾十個相關脈沖以上(通常在50個以上)，需要雷達凝視目標而影響正常警戒功能；而本發(fā)明所采用的方法所需脈沖數少(10個左右)，不需要雷達長時間照射目標，不會影響雷達的正常警戒功能。3、該方法工程實現簡單，實時性好、檢測概率高的特點，易于在對海雷達的目標檢測與識別工程實現中推廣。下面結合附圖對本發(fā)明作進一步詳細描述。


圖1是本發(fā)明的工作流程圖。圖2是目標選取區(qū)域。圖3是本發(fā)明的目標多普勒濾波器頻域響應曲線。圖4是本發(fā)明的雜波濾波器的頻域響應曲線。
具體實施例方式本發(fā)明直升機檢測技術及實現方法具體實施步驟為，參見附圖1 :(1)對接收機的回波IQ數據進行檢測和凝聚處理，獲得目標的方位和距離中心；(2)根據目標的方位中心(X)和距離中心(y)，提取目標在同一個距離單元上，相鄰方位兩側各L倍(如χ = 0. 8)天線波束寬度的相關回波Tn，如附圖2所示；對Tn做FFT 變換，得到(3)在目標距離前后間隔一定距離單元，各選取一段雜波區(qū)域，統計雜波的分布， 得到雜波的譜寬和雜波譜的強度，其方法如下對目標凝聚區(qū)域前后N個距離單元之外，各選取沒有目標的區(qū)域作為雜波樣本區(qū)，雜波樣本區(qū)的大小為01，21^+1)，乙和22，利用雜波區(qū)域的回波信號統計雜波譜寬度和雜波譜強度。雜波譜寬度:Ph= k □ [std (Z1) +std (Z2)]
雜波譜強度Pa = mean (Z1) +mean (Z2)其中std是計算標準差，mean是計算均值。(4)選擇在雷達盲區(qū)4，統計接收機噪聲的分布特征，主要是噪聲的平均強度，方法如下噪聲的平均強度Pn= mean (Zn) +3 X std (Zn)(5)根據FFT結果fTn，統計目標的譜分布特征，構建目標多普勒濾波器，方法如下對fTn進行幅度最大值搜索，找到幅度最大值所對應的頻率Fd，將存儲的頻域濾波的系數Ht進行循環(huán)移位，將其原中心頻率從0循環(huán)移位到Fd，得到新的濾波器HT'，其頻域響應如附圖3所示。(6)根據雜波分布和噪聲分布特征，構建雜波濾波器，方法如下已有濾波器系數為Hz，根據第3、4步所構建噪聲平均強度Pn、雜波譜寬度和雜波譜強度Pa，計算所需濾波器的修正系數，得到新的濾波器H' z，其頻域響應如附圖4。
權利要求
1.一種基于常規(guī)相參體制的雷達檢測和識別直升機的實現方法。
2.權利要求1通過檢測、凝聚方法，找到目標回波的中心點，將目標同一個距離單元的回波通過FFT處理變換的頻域；然后計算目標頻譜的峰值位置、雜波統計特征、噪聲統計特征，構建直升機檢測濾波器和雜波濾波器，將目標頻譜通過這兩個濾波器檢測目標的轉子多普勒信息；最后對濾波后的結果進行判別，以區(qū)分是直升機目標還是海面目標；通過該方法直升機正確率達到85%以上。
3.權利要求2雜波濾波器構建方法，該方法通過統計雜波譜寬和譜強度，自適應構建雜波濾波器，能夠有效降低不同海清下海雜波的影響，降低因強雜波和雜波展寬帶來的虛警。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于常規(guī)相參體制雷達檢測和識別直升機的實現方法。其主要流程是首先通過檢測、凝聚方法，找到目標回波的中心位置，將目標同一個距離單元的回波通過FFT處理變換的頻域；然后搜索目標頻譜的峰值位置、雜波統計特征、噪聲統計特征，構建直升機檢測濾波器和雜波濾波器，將目標頻譜通過這兩個濾波器檢測目標的轉子多普勒信息；最后對濾波后的結果進行判別，以區(qū)分是直升機目標還是海面目標。本發(fā)明所提供的方法具有工程實現簡單、識別效果好，對直升機正確率達到85％以上。
文檔編號G01S7/41GK102540163SQ20111040980
公開日2012年7月4日 申請日期2011年12月12日 優(yōu)先權日2011年12月12日
發(fā)明者管志強, 籍林峰 申請人:中國船舶重工集團公司第七二四研究所