本發(fā)明屬于空間目標(biāo)識別領(lǐng)域范疇，尤其涉及一種可用于空間目標(biāo)識別的新的特征提取技術(shù)。

背景技術(shù)：

真假目標(biāo)的識別一直是反導(dǎo)系統(tǒng)的關(guān)鍵和難點，它在一定程度上決定了反導(dǎo)系統(tǒng)的成敗。雷達(dá)目標(biāo)識別技術(shù)是反導(dǎo)系統(tǒng)的核心技術(shù)之一，其任務(wù)是從大量的誘餌、假目標(biāo)和彈體碎片等構(gòu)成的威脅云團中，識別出真目標(biāo)，以實施有效攔截。反導(dǎo)系統(tǒng)中真假目標(biāo)的識別已經(jīng)成為導(dǎo)彈防御系統(tǒng)的技術(shù)瓶頸，已引起了各國的高度關(guān)注，并成為研究的熱點之一。

對于彈道導(dǎo)彈目標(biāo),雷達(dá)識別大致有四個個途徑：一是特征識別，如軌道特征識別，rcs特征識別以及中段微動特征識別等，通過辨認(rèn)信號特征來推演目標(biāo)的特征信息。例如，利用回波信號的幅度、相位、極化頻率特征及其變化來估計目標(biāo)的飛行姿態(tài)、結(jié)構(gòu)特征、材料特征等；二是成像識別，包括一維距離像和二維isar成像識別，通過高分辨雷達(dá)成像,確定目標(biāo)的尺寸、形狀等；三是極化特征識別，極化描述了電磁波的矢量特征，極化特征是目標(biāo)形狀的本質(zhì)特征。通過獲取目標(biāo)的極化特征進(jìn)行目標(biāo)識別是頗具潛力的技術(shù)途徑。四是再入識別，通過獲取目標(biāo)的彈道參數(shù)，確定目標(biāo)的質(zhì)量特性。

基于投送成本的考慮，誘餌目標(biāo)一般是充氣型或剛性復(fù)制誘餌，因而與真目標(biāo)的質(zhì)量分布不同。而這種質(zhì)量差異將導(dǎo)致二者在轉(zhuǎn)動慣量上的差異，使得真假目標(biāo)的進(jìn)動頻率不同。因此，利用目標(biāo)進(jìn)動頻率的差異有望對誘餌和真目標(biāo)進(jìn)行辨別。對誘餌與真目標(biāo)的識別而言，由于進(jìn)動，回波信號的rcs會呈現(xiàn)周期性變化，變化周期正是進(jìn)動周期，因而可以通過估計回波rcs序列的周期來獲取目標(biāo)進(jìn)動周期的估計。如果能準(zhǔn)確提取待識別目標(biāo)的rcs序列周期，無疑將有助于彈道導(dǎo)彈中段真假目標(biāo)的識別。

微多普勒的物理實質(zhì)是目標(biāo)上的若干強散射點到雷達(dá)天線相位中心的相對距離隨著目標(biāo)自身微運動而隨時間變化，表現(xiàn)在頻譜上則是存在頻譜旁瓣或多普勒頻率展開，引起多普勒效應(yīng)。微動在自然界是普遍存在的，如行人手和腿的擺動，橋梁的振動，直升機旋翼的轉(zhuǎn)動，真假目標(biāo)各種形式的微動等。微動產(chǎn)生的微多普勒特征，是目標(biāo)所獨有的特征，反映了目標(biāo)的運動形式和幾何結(jié)構(gòu)，為真假目標(biāo)識別提供了新的途徑，具有重要的研究價值和意義。

由于尺寸、形狀的差異，真目標(biāo)和誘餌的一維像和二維像所具有的散射中心在數(shù)量、空間分布位置、強度等方面存在明顯差異，這些差異是真假目標(biāo)識別的可靠依據(jù)之一。因此，從目標(biāo)寬帶回波信息中提取出反映目標(biāo)結(jié)構(gòu)特性的有效特征具有重要意義。

極化特征是與目標(biāo)形狀本質(zhì)有密切聯(lián)系的特征。任何目標(biāo)對照射的電磁波都有特定的極化變換作用,其變換關(guān)系由目標(biāo)的形狀、尺寸、結(jié)構(gòu)和取向所決定。測量出不同目標(biāo)對各種極化波的變極化響應(yīng),能夠形成一個特征空間,就可對目標(biāo)進(jìn)行識別。對真假目標(biāo)的識別有一定的意義。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有的彈道導(dǎo)彈識別技術(shù)中缺少有效識別特征這一問題，提出一種真假目標(biāo)的狀態(tài)特征提取方法，該方法可以提取到能夠反映彈道導(dǎo)彈飛行狀態(tài)的特征，且該特征對于彈道導(dǎo)彈目標(biāo)、碎片目標(biāo)和殘骸目標(biāo)呈現(xiàn)出較大的差異，且計算量小，可以用于實時計算。

本發(fā)明的技術(shù)方案為：利用雷達(dá)測量得到的rcs數(shù)據(jù)，首先分析rcs數(shù)據(jù)的混沌特性，包括確定嵌入維數(shù)、時間延遲，然后利用估計得到的嵌入維數(shù)和時間延遲重構(gòu)相空間，再計算關(guān)聯(lián)積分并分析對目標(biāo)狀態(tài)的穩(wěn)定性進(jìn)行判決，如果目標(biāo)狀態(tài)被判決為穩(wěn)定，則統(tǒng)計rcs數(shù)據(jù)切換頻率，最后，通過狀態(tài)切換次數(shù)計算得到能夠反映彈道導(dǎo)彈目標(biāo)飛行狀態(tài)的特征。

一種真假目標(biāo)的狀態(tài)特征提取方法，步驟如下：

s1、利用雷達(dá)測量的rcs數(shù)據(jù)估計嵌入維數(shù)m，具體為：

s11、利用雷達(dá)測量的rcs數(shù)據(jù)構(gòu)造向量yi(d)＝(x(ti),x(ti+τ),…,x(ti+(d-1)τ))^t，其中，d是根據(jù)經(jīng)驗設(shè)定的嵌入維數(shù)的初始估計，i＝1,…,n-(d-1)τ，n的取值，ti是第i個采集時刻，τ為時間延時值，x(*)表示某采樣時刻的rcs值；

s12、構(gòu)造其中，n(i,d)是一個正整數(shù)，表示采樣點序號，其取值范圍為n(i,d)∈{1,…,n-dτ}，yn(i,d)是對應(yīng)n(i,d)的構(gòu)造向量，a(i,d)表示以i第個采樣點為起始元素、d維構(gòu)造向量的突變量；

s13、計算其中，e(d)表示所有構(gòu)造向量的突變量的平均值；

s14、當(dāng)e(d+1)/e(d)停止變化時，此時的d+1就是嵌入維數(shù)m中的極小嵌入維數(shù)；

s2、基于s1所述嵌入維數(shù)m估計時間延遲，具體為：

s21、根據(jù)s1所述嵌入維數(shù)m，計算

s22、取不同的嵌入維數(shù)m畫出s(這個s的物理含義)對τ變化的曲線；

s23、選取s22所述曲線第二個極小值對應(yīng)的時間延遲的1/4作為時間延遲的估計；

s3、利用s1得到的嵌入維數(shù)m和s2得到的時間延遲重構(gòu)相空間：

其中，i＝1,2,...,m，m為不為零的自然數(shù)；

s4、計算相空間數(shù)據(jù)里的最大點距和最小點距并將最大和最小點距之差δd＝dmax-dmin均勻劃分為s個網(wǎng)格，其中，j＝1,2,...,m；

s5、計算關(guān)聯(lián)積分其中，為heaviside階躍函數(shù)，r＝dmin+δd/s；

s6、對lncm(r)進(jìn)行門限判決，如果lncm(r)≥-20則認(rèn)為目標(biāo)狀態(tài)穩(wěn)定，跳轉(zhuǎn)至s7，如果lncm(r)＜-20則認(rèn)為目標(biāo)狀態(tài)不穩(wěn)定，即可判定目標(biāo)是假目標(biāo)；

s7、對于穩(wěn)定狀態(tài)目標(biāo)，計算rcs數(shù)據(jù)的起伏頻率，即rcs測量數(shù)據(jù)由上升變?yōu)橄陆祷蛳陆底優(yōu)樯仙嬕淮纹鸱?，并同時記錄數(shù)據(jù)局部極值點的數(shù)值rcslocal；

s8、計算新特征

進(jìn)一步地，s14所述停止變化的條件為e(d+1)/e(d)＜0.01。

本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明一種彈道導(dǎo)彈新的特征提取方法，將測量得到的目標(biāo)rcs數(shù)據(jù)構(gòu)造成新的向量，利用向量計算rcs數(shù)據(jù)的嵌入維數(shù)，再根據(jù)嵌入維數(shù)的估計得到實驗延遲的估計，再計算關(guān)聯(lián)積分，最后對關(guān)聯(lián)積分進(jìn)行門限判決以區(qū)分穩(wěn)定目標(biāo)和不穩(wěn)定目標(biāo)。然后，對穩(wěn)定狀態(tài)目標(biāo)的rcs數(shù)據(jù)起伏頻率進(jìn)行計算，得到一種反應(yīng)目標(biāo)運動狀態(tài)的新特征。這種新特征可以較好地體現(xiàn)真目標(biāo)、碎片和彈體的運動狀態(tài)，有利于真目標(biāo)的識別。

附圖說明

圖1為實施方案中的真目標(biāo)結(jié)構(gòu)圖。

圖2為實施方案中的重誘餌目標(biāo)結(jié)構(gòu)圖。

圖3為本發(fā)明提取到的真目標(biāo)、碎片和重誘餌的狀態(tài)特征。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進(jìn)行說明。

以圖2所示的真目標(biāo)和圖3所示的重誘餌目標(biāo)為驗證對象。

真目標(biāo)的幾何結(jié)構(gòu)如下：長度1820mm，底部直徑540mm，3個寬6mm深3mm、寬4mm深2mm、寬10mm深5mm的凹槽，分別距錐頂220mm、440mm和1400mm。重誘餌目標(biāo)的幾何結(jié)構(gòu)為：長度640mm，底部直徑200mm。真目標(biāo)和重誘餌目標(biāo)的rcs由feko計算得到，頻率為3ghz。碎片的rcs假設(shè)為均值為0，方差為-20db的高斯隨機變量。極化方式為vv極化。假設(shè)脈沖重復(fù)頻率為20hz，每5秒進(jìn)行一次特征提取。

步驟1、利用雷達(dá)測量的rcs數(shù)據(jù)估計嵌入維數(shù)；

步驟1-1、利用雷達(dá)測量的rcs數(shù)據(jù)構(gòu)造向量

yi(d)＝(x(ti),x(ti+τ),…,x(ti+(d-1)τ))^t,i＝1,…,n-(d-1)τ，其中，n＝100，τ取0.05秒，d分別取1到4。

步驟1-2、對于給定的d，構(gòu)造其中，n(i,d)∈{1,…,n-dτ}。

步驟1-3、計算

步驟1-4、當(dāng)e(d+1)/e(d)停止變化時，此時的d+1就是極小嵌入維數(shù)m。

步驟2、基于嵌入維數(shù)m估計時間延遲；

步驟2-1、根據(jù)步驟1中得到的嵌入維數(shù)m，計算

步驟2-2、取不同的m畫出s對τ變化的曲線；

步驟2-3、選取曲線第二個極小值對應(yīng)的時間延遲的1/4作為時間延遲的估計。

步驟3、利用步驟1得到的嵌入維數(shù)m和步驟2得到的時間延遲重構(gòu)相空間：

步驟4、計算相空間數(shù)據(jù)里的最大點距和最小點距并將最大和最小點距之差δd＝dmax-dmin均勻劃分為s個網(wǎng)格，這里s取3；

步驟4、計算關(guān)聯(lián)積分：其中，為heaviside階躍函數(shù)，r＝dmin+δd/s。

步驟5、對lncm(r)進(jìn)行門限判決，如果不小于-20則認(rèn)為目標(biāo)狀態(tài)穩(wěn)定，否則，則認(rèn)為目標(biāo)狀態(tài)不穩(wěn)定；

步驟6、對于穩(wěn)定狀態(tài)目標(biāo)，計算rcs數(shù)據(jù)的起伏頻率，即rcs測量數(shù)據(jù)由上升變?yōu)橄陆祷蛳陆底優(yōu)樯仙嬕淮纹鸱?，并同時記錄數(shù)據(jù)局部極值點的數(shù)值rcslocal；

步驟7、計算新特征

對于三種目標(biāo)采用上述步驟提取到的目標(biāo)特征如圖3所示,真目標(biāo)和重誘餌目標(biāo)的外形如圖1和圖2所示。從圖中可見，真目標(biāo)和重誘餌目標(biāo)的運動狀態(tài)值較低，說明這兩種目標(biāo)的運動比較穩(wěn)定，而碎片的運動狀態(tài)值較高，說明碎片的運動狀態(tài)不太穩(wěn)定。因此，可以根據(jù)目標(biāo)運動狀態(tài)特征劃定門限，將運動狀態(tài)較穩(wěn)定的真目標(biāo)、重誘餌等目標(biāo)與運動狀態(tài)不太穩(wěn)定的碎片目標(biāo)區(qū)分開來。