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CN116973864A - 一种用于船载雷达在运动条件下对目标进行rcs测量并实现目标分类的方法 - Google Patents

一种用于船载雷达在运动条件下对目标进行rcs测量并实现目标分类的方法 Download PDF

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CN116973864A
CN116973864A CN202310690795.2A CN202310690795A CN116973864A CN 116973864 A CN116973864 A CN 116973864A CN 202310690795 A CN202310690795 A CN 202310690795A CN 116973864 A CN116973864 A CN 116973864A
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CN
China
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target
ship
rcs
targets
calibration
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Pending
Application number
CN202310690795.2A
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English (en)
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张静
郁文贤
林龙
张增辉
栾瑞鹏
李东瀛
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Institute of Systems Engineering of PLA Academy of Military Sciences
Shanghai Jiao Tong University
Original Assignee
Institute of Systems Engineering of PLA Academy of Military Sciences
Shanghai Jiao Tong University
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Publication date
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Abstract

本发明提供了一种用于船载雷达在运动条件下对目标进行雷达散射截面(RCS)测量并实现目标分类的方法，包括步骤1：在无目标时，实时采集海杂波数据并通过计算分析获得背景杂波信号频谱；步骤2：在目标RCS标定阶段，使用已知RCS的标准的标定球进行定标处理，步骤3：通过计算分析获取目标舰船的频谱信号；步骤4：对得到的舰船目标频谱信号进行杂波对消；步骤5：对杂波对消后的舰船目标回波数据进行RCS标定；步骤6：通过加权平均等方式获得目标初步的RCS测量结果；步骤7：根据计算得到的舰船RCS数值和长度，将目标粗略分为大型目标、中型目标和小型目标；步骤8：通过卷积神经网络，获得目标精细的分类结果。该方法提高了后续精细分类的稳健性。

Description

一种用于船载雷达在运动条件下对目标进行RCS测量并实现 目标分类的方法
技术领域
本发明涉及船载雷达舰船目标分类技术领域，具体是一种基于船载雷达在运动条件下采集得到舰船目标的回波信号，通过反演舰船目标的RCS数值和船长，实现舰船目标粗略分类进而实现细致分类的方法。
背景技术
舰船目标分类识别在航运管理、渔业监测、海关缉私等领域具有重要的应用前景，目前主要依靠安装在岸上的固定监视雷达实现，存在作用距离有限、分辨率低、灵活性差等缺陷。
利用安装在舰船上的移动雷达，对目标进行回波信号采集，进而对目标进行分类识别，能克服现有技术手段缺陷，具有布设灵活、机动性强、能抵近目标观测等优势。
舰船目标RCS是重要的雷达特性，能够用于粗略区分目标的尺寸。在实际应用中，海上舰船目标回波中包含较强的海杂波分量，以及舰船目标和海杂波耦合后产生的散射分量，必须消除海杂波影响后才能准确估计舰船目标RCS。
发明内容
本发明旨在利用船载雷达测量海上舰船目标的回波，从中获取舰船目标的RCS和船长估计，并实现对海上目标的分类，具有重要的实际应用价值。
本发明的技术方案是提供了一种用于船载雷达在运动条件下对目标进行RCS测量并实现目标分类的方法，具体包括以下步骤：
步骤1：在没有目标存在时，获取背景杂波频谱，用于噪声频谱校正和杂波消除；
步骤2：在标定阶段，使用已知RCS值的标准标定球进行校准处理。通过采集金属标定球的回波信号，获取标定球的频谱峰值和距离。标定球的RCS值被设定为σball，标定球的回波峰值功率Pball和距离Rball；
步骤3：在测试阶段，对待测舰船目标进行回波采集，经傅里叶变换后得到舰船目标的回波频谱；
步骤4：对舰船目标进行杂波消除，求得消除杂波后的舰船目标回波信号。通过将步骤1获取的无目标时的背景杂波频谱与步骤3中得到的目标频谱进行相减，得到消除杂波后的目标回波峰值功率Ptarget和距离Rtarget；
步骤5：根据舰船目标的RCS的计算公式：得到船只目标RCS数值；
步骤6：取多个周期测量结果的平均值作为舰船目标的RCS数值，进一步利用多个周期回波的平均值估计出舰船目标的长度ltarget，并进一步根据测量得到的舰船目标朝向θtarget对船长进行校正，校正后的船长为ltarget/cos(θtarget)
步骤7：根据舰船目标的RCS数值和船长对船只目标进行粗分类；
步骤8：对每一类别的目标，进行更细类别的分类，得到舰船目标最终分类结果。
本发明的有益效果在于：该方法提供船只目标的RCS数值估计方法，形成了基于RCS数值和船长的舰船粗分类标准，提高了后续精细分类的稳健性。
附图说明
图1是杂波对消流程图；
图2是目标RCS计算流程图；
具体实施方式
以下结合附图1和图2对本发明的技术方案进行详细说明。
步骤1：在无目标时，得到背景杂波频谱，以作噪波频谱校正和杂波对消；
海上舰船RCS测量时，很多情况下都伴随着海杂波的影响，如果要准确地测量舰船RCS，首先要消除杂波。在无目标状态下，采集雷达回波作为背景的杂波频谱，以作噪波频谱校正和杂波对消；
步骤2：在标定阶段，使用已知RCS的标准的标定球进行定标处理，对金属标定球进行回波采集，获取标定球的频谱峰值和距离。
为了更加准确的测量目标RCS，需要使用已知RCS的标准的标定球进行定标处理，标准的标定球的RCS值作为测量的基准，设标定球的RCS值为σball，标定球的频谱峰值功率为Prball，距离为Rball。
步骤3：在测试阶段，对待测船只目标进行回波采集，得到船只目标的频谱峰值功率和距离。
在测试阶段，将待测船只开往雷达回波采集范围内，对船只的雷达回波进行采集，得到船只的频谱峰值功率为Ptarget，距离为Rtarge。
步骤4：对船只目标进行杂波对消，求取对消后的船只目标频谱峰值功率和距离。
雷达采集得到待测船只的频谱峰值和距离，由于船只受到海杂波的影响，所以需要对船只进行杂波对消。结合步骤1获取的无目标时背景杂波频谱，通过背景矢量相减，求取对消后的船只频谱峰值功率为Ptarget，距离为Rtarget。
步骤5：根据船只目标的RCS的计算公式：得到船只目标RCS数值。
目标RCS表示为接收机每单位立体角内平面波入射到目标后目标每单位入射功率密度所产生的反射功率4π倍，表示为如下公式
其中R为目标与雷达的距离。
假设Pt为发射功率，G为目标方向的天线增益。假设发射天线到目标、目标到接收天线的传播损耗为Lt、Lr，发射系统与接收系统的损耗分别为Lst、Lsr，对于单基地雷达，假设Lt＝Lr，Lt＝Lr＝L，Lst＝Lsr＝Ls，则RCS可计算为
令
则
σ＝kPrR4L2 (8)
假设对RCS标定的金属球标定体的RCS为
其中，Ls为电磁波传播损耗，ks为标定系数，Rs为金属球标定体到雷达的距离，Prs为标定体接收回波功率。当测量系统在一定时间稳定时，有ks≈k，Ls≈L，则可得到目标的RCS为
步骤6：取多个周期测量结果取平均值作为船只目标的RCS。
由于RCS测量会受到环境等客观因素影响，因此需准确测量船只目标的RCS数值，需进行多个周期采样，再取平均数作为目标的RCS数值，这样更加的准确，消除一定的偶然性。
步骤7：根据船只目标的RCS数值和估计出的船长对船只进行粗分类。RCS≥50且ltarget≥150为大型舰船目标，10≥RCS且20≥ltarget为小型目标，其余为中型目标。
步骤8：利用CNN网络对每一个类别的目标进行更细致的分类。
以上所述的是具体实施例，对本公开的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明。需要理解的是，上述内容仅为具体实施例，不用于对本公开的限制。在本公开的精神和原则范围内，对于所做的任何修改、等效替代、改进等都应包含在本公开的保护范围内。尽管附图对本申请进行了详细披露，但需要理解的是，这些描述仅为示例，并不限制本申请的应用。本申请的保护范围由附加权利要求限定，并且可包括针对发明进行的各种变型、改型和等效方案，只要不脱离本申请的保护范围和精神。

Claims (3)

1.一种用于船载雷达在运动条件下对目标进行RCS测量并实现目标分类的方法，具体包括以下步骤：
步骤1：在无目标时，采集背景海杂波数据，通过计算分析得到海杂波的频谱信号SB(f)，以用于对目标回波信号的杂波对消；
步骤2：在标定数据采集阶段，使用已知RCS的标准的标定球进行定标处理，采集典型距离下金属标定球的回波信号，整理得到标定球的回波幅度；
标准的标定球的RCS值作为测量的基准，设标定球的RCS值为σball，标定球的回波峰值为Pball，标定球的距离Rball；
步骤3：在测量阶段，对待识别舰船目标进行回波采集，并通过计算分析得到舰船目标的频谱信号S(f)，同时估计出舰船目标的距离Rtarget和朝向θtarget；
步骤4：对舰船目标进行杂波对消，得到对消后的舰船频谱信号，并通过IFFT运算将信号变换到时间域；进一步，计算得到杂波对消后目标回波信号的峰值为Ptarget；
步骤5：根据标定球回波峰值、距离以及RCS数值，对舰船目标RCS进行标定，计算公式为：
步骤6：取多个周期测量结果的平均值作为舰船目标RCS的估计值，同时估计出舰船目标的长度ltarget；
步骤7：根据舰船目标RCS数值的大小和长度进行粗略分类，其中：RCS≥50且ltarget≥150为大型舰船目标，10≥RCS且20≥ltarget为小型目标，其余为中型目标；
步骤8：利用训练好的卷积神经网络，对每一个粗类别的目标进行细分类，得到目标的具体类别；此处目标细类别的设置根据实际情况确定，CNN分类网络也采用典型结构。
2.根据权利要求1所述的船载雷达运动条件下的目标RCS测量及目标分类方法，其特征在于：步骤4中，无目标状态下采集雷达回波作为背景杂波的信号并计算杂波的频谱，用于杂波对消；
设在t1时刻，无目标时的雷达回波信号为
SB(f,t1)＝H(f,t1)×B(f,t1) (1)
其中H(f,t1)为雷达的系统函数，B(f,t1)为海杂波的频率响应。
在t2时刻，有舰船目标时的雷达回波信号为
S(f,t2)＝H(f,t2)×[T(f)+B(f,t2)] (2)
其中T(f)为舰船目标的频率响应。
假设t1和t2时刻，雷达的系统函数和海杂波的频率响应满足
其中为校正因子，通过船载雷达不同时刻杂波回波数据实时估计得到。该校正因子采用3阶频域形式，而不是传统的线性形式，能够适应船载雷达海杂波回波起伏较大的实际情况。此外，实际应用中，该校正因子是实时更新的，即系统实时记录参数A,a3,a2,a1,a0；
经海杂波实时对消后的舰船目标回波信号为
3.根据权利要求1所述的船载雷达运动条件下的目标RCS测量及目标分类方法，其特征在于：
步骤7中，根据舰船目标校正后的RCS数值以及船长估计，对舰船目标进行粗分类。RCS和船长分别反映了舰船目标的物理散射特性和物理几何尺寸，基于此进行舰船粗分类方法具有明确的物理含义；此外，为了提高RCS测量和船长估计的精度，分别进行了RCS校准、多周期平均、朝向角校正等细节处理，提高了两项数值的可靠性。
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