低分辨率雷达基于波形特征的目标识别

邵 云，王恒立，张何建，陈 辉

(解放军95980部队，襄阳 441500)



低分辨率雷达基于波形特征的目标识别

邵 云，王恒立，张何建，陈 辉

(解放军95980部队，襄阳 441500)

针对低分辨率雷达的特点，分析了基于目标回波波形特征的目标识别，然后以波形展度的变化为切入点判定目标的架次，最后基于仿真的方法，分别对单架次小飞机目标回波、单架次大飞机目标回波、2架次小飞机目标回波和2架次大飞机目标回波进行仿真分析，对算法的有效性进行探讨，为实际工程运用提供参考。

低分辨雷达；波形特征；目标识别

0 引 言

对于低分辨率雷达而言，空中目标为点目标，很难对其进行精细识别。但是，由于飞机的大小、机动特性、径向运动速度等目标的一些内在属性对目标回波的幅度和相位都会产生影响。基于雷达时域一维目标回波波形，利用参数方法对目标回波波形进行分析，并选取某些动态特征，可以实现目标的粗细分类和识别[1-3]。基于目标回波波形特征，低分辨率防空情报雷达对飞机目标的分类水平仅要求能粗略判断飞机大小和架次。一般情况下，对识别算法进行研究需要通过采集大量回波数据，数据采集不仅耗时长而且花费大。因此，本文基于仿真的方法建立回波波形模型，对算法的有效性进行探讨，为识别算法的研究提供了科学的方法和依据。

1 基于目标回波波形特征的目标识别

在人工测报中，对空中目标的判别主要基于雷达目标的A显视频回波图形特征。飞机目标在A显上的视频回波特征表现为幅度大、宽度宽、波色亮，单机波峰一般较为稳定，而多机编队的波峰就会产生抖动或跳动；气象的A显回波特征是回波弱、跳动无规律、波峰尖，波内无花纹。基于对目标视频回波波形分析，提取视频回波的波峰数、波宽、波内特征、变化率等图形特征信息，可建立相应的识别模式，进而实现目标的粗分类和识别。针对雷达飞机目标回波的具体波形，可定义以下回波波形特征参数[4]：(1)回波波形中心与波形展度系数；(2)回波波形左、右截点；(3)峰顶平度；(4)主峰数；(5)透折投影图与疏齿纹理。

本文主要以波形展度的变化为切入点判定目标的架次。

2 低分辨率雷达波形展度特征提取

(1)

(2)

文献[5]提出一种回波方针方法，该方法选用辛格函数作为散射中心函数。所谓“散射中心”，是在光学区建立起来的基本概念，常规防空雷达的工作频率对飞机等这些复杂军用目标的散射大部分都在光学区。此时，入射波波长比目标尺寸小很多，目标可以看作为多个散射点源，因此，这些局部性的散射源一般称为等效散射中心，简称散射中心。根据高频区的散射特点，一般把一些独立散射中心的散射体一起处理，从而各个独立散射中心的散射场叠加起来就可得目标的总散射场。假设每个散射源上的场都是入射到该散射组合上的场(各部分之间的相互积累作用可忽略不计),并且将各散射中心相互的多次散射和遮挡效应进行忽略,则被分解成N个离散散射体或散射中心的组合，在给定频率上的总雷达截面(RCS)可表示为[6]：

(3)

式中：σn为第n个散射体的RCS；φn为该散射体贡献的相对相位，它由该散射中心在空间的实际位置所决定。

由多个散射中心函数的加权和逼近目标冲激响应，将发射信号与目标冲激响应卷积得到仿真回波。

3 回波波形特性分析与仿真

基于A显目标回波波形特征的识别方法的本质是把操纵员经验型的目标识别转化成雷达识别系统对目标的自动识别，即把操纵员能够在A显上看到的目标回波的展度、峰顶平度、主峰数目等特征转化成用计算机语言来描述的特征，通过提取描述的特征就可对目标进行粗分类和架次的识别。

3.1 单架次小飞机目标回波

对于单架次小飞机目标而言，目标回波为雷达系统接收其发射电磁波的散射信号，目标回波一般与目标的姿态角、几何外形和外界环境等密切相关。把飞行目标的回波产生看作为一个线性时不变系统，其目标冲激响应用h(t)来表示,它与发射信号的卷积积分为雷达目标回波[5]，目标回波的波形用s(t)可表示为：

s(t)=p(t)*h(t)+n(t)

(4)

式中：p(t)为雷达发射信号视频波形；n(t)为白噪声。

高速采集的雷达回波可以观察到波形的起伏。由于是小目标，可以用一个散射中心来对目标近似，散射中心函数即为冲激响应h(t)。对于线性调频发射信号，脉冲压缩后输出的回波包络是辛格函数，本文散射中心函数使用辛格函数，其表达式为：

(5)

式中：t0为匹配滤波器的时延；B为发射信号带宽。

在发射信号带宽为40 MHz、脉冲宽度为4 μs的条件下对回波波形仿真，假设信噪比为30 dB，回波波形如图1所示。

图1 单架小飞机回波

3.2 单架次大飞机目标回波

对于单架次大飞机目标而言，目标回波与单架次小飞机目标回波类似。由于是大目标，需要用多个散射中心来对目标近似，多个散射中心函数的加权和来逼近目标冲激响应h(t)。由式(5)得到单架次大飞机目标的冲激响应h(t)的表达式为：

(6)

式中：ti为第i个散射中心反射电磁波到达雷达的时间；n为散射中心的个数，n的取值一般与目标的姿态角和几何外形相关；wi为第i个散射中心幅度加权值，其取值一般与目标散射中心的曲率半径相关，曲率半径越大，这个点权值越大。

在发射信号带宽为40 MHz，脉冲宽度为4 μs的条件下对回波波形仿真，假设信噪比为30 dB，回波波形如图2所示。

图2 单架次大飞机回波

3.3 2架次小飞机目标回波

对于2架次小飞机目标而言，目标回波一般可看作为相距较远两散射中心的散射信号。两散射中心函数的加权和来逼近目标冲激响应h(t)。由式(5)得到2架次小飞机目标的冲激响应h(t)的表达式为：

式中：α1、α2分别为散射中心1、2的加权值；f1(t)、f2(t)分别表示散射中心1、2的函数表达式。

以主峰数为目标特征，在两目标幅度相对稳定、信噪比一定的前提下，确定目标间距为多少时，可将编队飞行的2架小飞机与1架大飞机目标完全分开。当回波波形为两主峰时，认为两目标存在；当回波波形只有1个主峰时，情况不一定，此时只依靠主峰特征不能进行架次识别。在发射信号带宽为40 MHz，脉冲宽度为4 μs的条件下对回波波形仿真，假设信噪比为30 dB，仿真一系列间距不同的两目标回波波形，选取有代表性的4个图，回波波形如图3～图6所示。

图3 2架次小飞机回波1

图4 2架次小飞机回波2

图5 2架次小飞机回波3

图6 2架次小飞机回波4

3.4 2架次大飞机目标回波

对于2架次大飞机目标而言，目标回波一般可看作为相距较远两散射中心簇的散射信号。两散射中心簇函数的加权和来逼近目标冲激响应h(t)。由式(5)得到2架次大飞机目标的冲激响应h(t)的表达式为：

h(t)=α1f(t1)+α2f(t2)

(8)

式中:α1、α2分别为散射中心1、2的加权值;f1(t)、f2(t)分别为散射中心簇1、2的函数表达式，其具体形式见式(6)。

在发射信号带宽为40MHz，脉冲宽度为4μs的条件下对回波波形仿真，假设信噪比为30dB，当两目标间距不同，回波波形如图7～图10所示。

图7 2架次大飞机回波1

图8 2架次大飞机回波2

图9 2架次大飞机回波3

图10 2架次大飞机回波4

4 识别方法

目标回波特征的提取容易受到噪声的污染，因此，识别方法选用模糊极大-极小神经网络(FMM)[7]，FMM这种前馈式全局联接结构的人工神经网络具有重新学习和自学功能。大量研究表明：模糊极大-极小神经网络雷达目标识别方法[8]对训练和目标识别都有很大的帮助和效果。

5 结束语

[1] 王利华．基于低分辨率雷达的目标识别方法研究[D]．南京:南京理工大学，2008．

[2] 赵晓平．低分辨雷达目标识别研究[D]．大连:大连理工大学，2010．

[3] 米红妹．低分辨雷达目标识别的应用研究[D]．大连:大连理工大学，2011．

[4] 张汉华，王伟，姜卫东,等．低分辨雷达基于波形特征的飞机架次判别方法[J]．国防科技大学学报，2003(2)：38-52．

[5] 胡忠明，江晶．一种低分辨雷达编队目标回波仿真方法[J]．空军雷达学院学报，2005,19(4):40-42．

[6] 阮颖铮．雷达截面与隐身技术[M]．北京：国防工业出版社，1998．

[7] 孙真真，陈曾平，庄钊文．模糊极大-极小神经网络雷达目标识别方法研究[J]．现代雷达，1998，20(6):29-35．

[8] 陈曾平．雷达目标结构特征识别的理论与应用[D]．长沙:国防科技大学，1994．

Target Recognition of Low Resolution Radar Based on Waveform Feature

SHAO Yun，WANG Heng-li，ZHANG He-jian，CHEN Hui

(Unit 95980 of PLA,Xiangyang 441500,China)

Aiming at the characteristics of low resolution radar,this paper analyzes the target recognition based on target echo waveform feature,then,distinguishes the target sortie in the point of the changes of waveform expansion,in the end,based on the simulation method,performs simulative analysis to the target echoes of a single sortie small plane,a single sortie large plane,two sorties small planes,two sorties large planes,discusses the validity of the algorithm,which offers reference for practical engineering application.

low-resolution radar；waveform feature；target recognition

2015-04-13

TN957.51

A

CN32-1413(2015)04-0062-04

10.16426/j.cnki.jcdzdk.2015.04.016