基于功率譜估計(jì)的雷達(dá)氣動(dòng)目標(biāo)分類方法

王曙光+田西蘭

摘要：氣動(dòng)目標(biāo)空氣動(dòng)力類型分類具有重要的軍事價(jià)值。本文提出了一種基于功率譜估計(jì)的雷達(dá)氣動(dòng)目標(biāo)分類方法。在功率譜上提取特征，實(shí)現(xiàn)直升機(jī)、螺旋槳、噴氣式的分類。分類結(jié)果表明該方法具有較好的效果。

關(guān)鍵詞：雷達(dá)；氣動(dòng)目標(biāo)分類；功率譜估計(jì)

中圖分類號(hào)：TN957 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2017）05-0232-02

Radar Aero Target

Classification on Power Density Spectrum

Wang Shuguang1，2，3， Tian Xilan1，2，3

（1.No. 38 Research Institute of CETC， Hefei Anhui 230088；

2.Key laboratory of Aperture Array and Space Application， Hefei Anhui 230088；

3.Key laboratory of Intelligent Information Processing， Hefei Anhui 230088）

Abstract：Radar aero target classification has important application value on modern war filed. A power density spectrum based aero target classification method has been proposed in this paper. Feature was extracted from power density spectrum and then used for the classification of helicopter， propeller and jet. Results indicated the efficiency of proposed method.

Key Words：radar；aero target classification；power density spectrum.

1 引言

氣動(dòng)目標(biāo)分類在雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別中具有重要的軍事意義。當(dāng)前，在雷達(dá)目標(biāo)分類中，對(duì)氣動(dòng)目標(biāo)的分類主要為螺旋槳飛機(jī)、直升機(jī)和噴氣式飛機(jī)三種空氣動(dòng)力類型的區(qū)分。對(duì)氣動(dòng)目標(biāo)的三分類問(wèn)題也是當(dāng)今雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別中的研究前沿和熱點(diǎn)問(wèn)題。

氣動(dòng)目標(biāo)的三分類問(wèn)題主要依據(jù)對(duì)目標(biāo)回波多普勒譜中調(diào)制特征的檢測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，由于雜波及通道噪聲等干擾的存在，導(dǎo)致目標(biāo)回波中存在不可避免的噪聲。噪聲的存在會(huì)降低特征的代表性，進(jìn)而降低識(shí)別效果。

本文提出了一種基于功率譜估計(jì)的氣動(dòng)目標(biāo)分類方法，該方法對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行功率譜估計(jì)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行特征提取及分類器判決，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)氣動(dòng)目標(biāo)動(dòng)力類型的分類。分類測(cè)試結(jié)果表明該方法具有良好的分類性能。

2 功率譜估計(jì)

雷達(dá)天線處接收到的目標(biāo)回波信號(hào)可以表示為：

實(shí)際條件下，目標(biāo)識(shí)別接收到的信號(hào)是采樣量化后的離散信號(hào)，其中含有探測(cè)環(huán)境中的干擾噪聲和信號(hào)處理時(shí)的通道噪聲。用來(lái)表示這些隨機(jī)噪聲，則目標(biāo)識(shí)別收到的信號(hào)序列可以表示為：

，

式中，與目標(biāo)自身特性有關(guān)，包含了目標(biāo)結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)及旋轉(zhuǎn)部件對(duì)雷達(dá)回波的調(diào)制作用，是進(jìn)行目標(biāo)分類的主要依據(jù)；則代表了與目標(biāo)無(wú)關(guān)的噪聲信號(hào)，將其引入識(shí)別過(guò)程會(huì)降低特征的代表性，影響最終識(shí)別的效果。

進(jìn)行功率譜估計(jì)的目的是為了降低信號(hào)中噪聲的干擾，提高多普勒信息提取時(shí)的精度?？紤]到計(jì)算開(kāi)銷及精度需求，選用經(jīng)典譜估計(jì)中的welch法作為譜估計(jì)方法。welch法在進(jìn)行功率譜估計(jì)時(shí)將目標(biāo)劃分為相互重疊的段，分別采用周期圖法對(duì)每段數(shù)據(jù)進(jìn)行功率譜估計(jì)，并將最終的結(jié)果平均，以降低噪聲的干擾，提高估計(jì)的精度。

圖1（a）所示為螺旋槳飛機(jī)的多普勒頻譜。從圖中可以看出，機(jī)身運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的機(jī)身主譜多普勒頻率為-42Hz，槳葉旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的調(diào)制譜多普勒頻率分別為-149Hz和65Hz。機(jī)身主譜較為清晰，但由于噪聲干擾的存在，調(diào)制譜較弱，調(diào)制現(xiàn)象不明顯。

采用功率譜估計(jì)的方法，對(duì)回波進(jìn)行功率譜估計(jì)。功率譜估計(jì)的結(jié)果如圖1（b）所示，在功率譜結(jié)果中機(jī)身主譜和調(diào)制譜較為清晰，與多普勒譜結(jié)果相比，效果提升明顯。

3 特征提取

特征提取在功率譜結(jié)果上進(jìn)行，提取的特征主要有中心矩、熵、大特征值個(gè)數(shù)等。假設(shè)為功率譜幅值，對(duì)應(yīng)的特征提取方法如下：

（1）中心矩。

其中，表示功率譜幅值中心矩的階數(shù)，表示功率譜幅值的一階矩。中心矩的階數(shù)一般按照經(jīng)驗(yàn)選取，本文中選取，即提取功率譜的二階中心矩特征。

中心矩是一種簡(jiǎn)單的平移不變特征，反映目標(biāo)的形狀信息，在一定程度上體現(xiàn)了目標(biāo)的多普勒譜寬。

（2）熵。

功率譜幅值熵主要反映的是功率譜的能量分散程度。因此，該特征可在一定程度上反映譜線的數(shù)目。

（3）大特征值個(gè)數(shù)。

大特征值個(gè)數(shù)反映了目標(biāo)功率譜中能量的分布情況，是功率譜結(jié)構(gòu)的體現(xiàn)。

4 數(shù)據(jù)驗(yàn)證

仿真獲取直升機(jī)、螺旋槳、噴氣式三類目標(biāo)共1300條樣本記錄，隨機(jī)選取600條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，使用余下的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，進(jìn)行分類測(cè)試。

提取二階矩、熵、大特征值個(gè)數(shù)作為特征，采用支持向量機(jī)（SVM）作為分類器，在訓(xùn)練集上對(duì)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練，使用訓(xùn)練好的SVM模型在測(cè)試集上進(jìn)行分類驗(yàn)證，并統(tǒng)計(jì)分類正確率，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1。

從表中可以看出，該方法對(duì)直升機(jī)、螺旋槳、噴氣式均具有較好的分類表現(xiàn)，平均分類正確率為84%，具有良好的應(yīng)用價(jià)值。

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一種基于功率譜估計(jì)的氣動(dòng)目標(biāo)直升機(jī)、螺旋槳、噴氣式的分類方法。該方法在功率譜估計(jì)的基礎(chǔ)上，提取功率譜中心矩、熵、大特征值個(gè)數(shù)等作為識(shí)別特征，采用SVM作為分類器，實(shí)現(xiàn)三類目標(biāo)的分類。結(jié)果表明，該方法對(duì)三類目標(biāo)具有良好的分類效果和應(yīng)用價(jià)值。

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