一种多平台雷达一维图像信号进行融合的方法技术

本发明专利技术提供了一种多平台雷达一维图像信号进行融合的方法，该方法通过迭代的内插外推方法对多平台雷达信号进行时空配准；选择合适的特征参数通过回波生成及傅里叶变换等对一维图像信号进行特征提取；通过支持向量机对提取的多平台雷达图像特征矩阵进行特征分类；通过设计一致性检测修正结果；依据分类后的决策矩阵对多平台雷达一维像信号进行融合重构，得到目标的二维轮廓图像。本发明专利技术能有效地提高雷达对于同一目标形成的图像信号的精度，减少多平台雷达信号的时空偏差，将一维的雷达信号融合提升至二维的图像信息，从而增加雷达信号的信息量，可用于目标大小识别、目标型号初分类等，为后续作战态势分析和临机筹划提供更加准确的依据。确的依据。确的依据。

【技术实现步骤摘要】
一种多平台雷达一维图像信号进行融合的方法


[0001]本专利技术涉及人工智能、目标融合、态势感知等领域，尤其涉及一种多平台雷达一维图像信号进行融合的方法。

技术介绍

[0002]近年来，新军事技术革命以获取及时、准确、连续、完整和一致的战场态势为目标对对信息融合提出了新需求，以支持情报预警、作战决策、指挥控制、火力打击等作战活动。为了对战场目标进行完整全面的感知，地面、舰船、飞机等均安装了大量的雷达传感器，对环境及目标信息进行实时的采集。
[0003]为了克服单个平台识别能力不足的问题，需网络化运用地面雷达、预警机雷达、雷达舰载雷达等多平台装备装备进行协同感知，这样大量的雷达传感器数据被同时反馈，传统的方法是单个装备处理雷达回波后上报最终结果，再由多平台综合系统进行综合处理，决策一个结果，这种模式丢失了雷达回波本身的特征信息，降低了识别的及时性和准确性。此时需要引入特征层级的融合模块，进行更深层次信息的整合和筛选，以对当前目标进行实时分析，其分析结果可以用于态势研判或上报控制中心用于打击支持，从而减轻作战人员的负担，常用的方法有支持向量机、贝叶斯推理、模糊认知图等，使用贝叶斯推理构建的态势感知网络具有网络架构层级清晰的优势，但先验概率难以确定；使用模糊认知图的方法也过于依赖专家经验。
[0004]在战场实际应用过程中，各平台的雷达传感器数据常会受到战场环境、敌方干扰等因素的影响，会导致部分数据缺损、失效等情况，极大概率是小样本数据，单个装备难以识别、反应慢，直接对雷达传感器进行态势感知是不足以支撑战场指挥决策系统，从而极大地影响战场精确打击的效率，因此以战场感知为基础的信息融合至关重要，它不仅能提高态势信息的精准度，还能通过融合得到的更为清晰的目标图像等详细情报为战场临机反应提供决胜条件。因此急需突破小样本数据下多雷达一维图像融合方法，提升对敌方平台类别的感知和型号的分类，可以极大地提升战场态势感知的信息量。

技术实现思路

[0005]专利技术目的：本专利技术的目的在于基于支持向量机SVM对多平台雷达返回的一维图像数据进行图像融合，得到目标的二维轮廓信号，从而用于判定目标大小以及结合知识库分辨目标类型、目标型号等信息。
[0006]技术方案：通过迭代的内插外推方法对多平台雷达信号进行时空配准；选择合适的特征参数通过回波生成及傅里叶变换等对一维图像信号进行特征提取；通过支持向量机对提取的多平台雷达图像特征矩阵进行特征分类；通过设计一致性检测修正结果；设计融合规则依据分类后的特征矩阵对图像信号进行融合重构，实现雷达一维图像信号信息结合成二维图像。
[0007]步骤1：多平台雷达信号的空配准：采用迭代的外推内插法对两台雷达信号数据进
行时空配准；步骤2：雷达目标检测：对雷达一维像进行特征提取，形成多平台一维像的特征矩阵；步骤3：设计基于支持向量机的分类器，以同一目标的雷达信号为正分类，将回波中的杂波剔除，并设置滤波算子的方式对决策矩阵进行一致性检验；步骤4：基于决策结果对正分类的特征向量对应的雷达回波进行融合重构，得到雷达目标的轮廓图像。
[0008]步骤1包括如下步骤：步骤1-1：利用缓存建立雷达传感器信号池，提取雷达所带的经纬度信息，选取经纬度差值在N1（一般取值为5）公里范围内的雷达作为位置相近的多平台雷达，将位置相近的多平台雷达的信号键值对放入雷达传感器信号池中；步骤1-2：对于两个雷达信号，采用外推内插法进行时空配准，算出空间坐标；步骤1-3：对于两个以上的多平台雷达信号，设计迭代外推内插法进行配准，先从雷达传感器信号池中取3组键值对进行时空配准，得到临时配准的键值对；步骤 1-4：从雷达传感器信号池中剩余键值对里取2组与临时配准的键值对进行时空配准，依次迭代直至得到最终的配准结果。
[0009]步骤1-2包括如下步骤：步骤1-2-1：设传感器在时刻的坐标值为，在这三个方向上的速度为，传感器在时刻的测量坐标为，在这三个方向上的速度为，传感器向传感器的配准数据为，采用坐标系为大地坐标系，其以地球圆心为原点，x坐标为大地经度，y坐标为大地维度，z坐标为大地高度；对于x方向，内插外推的配准公式为：对于y方向，内插外推的配准公式为：
对于z方向，内插外推的配准公式为： （公式1）其中表示传感器的第i个取样时刻，i的取值范围为1到n的整数；表示传感器的第i个取样时刻，i的取值范围为1到n的整数；为传感器的采样目标第m次取样时在x方向上的速度；为传感器的采样目标第m次取样在x方向上的坐标；为传感器向传感器在x轴方向上的配准数据，为传感器向传感器在y轴方向上的配准数据， 为传感器向传感器在z轴方向上的配准数据，其中采样n次采样m次；为传感器的采样目标第m次取样时在y方向上的速度；为传感器的采样目标第n次取样在y方向上的坐标；为传感器的采样目标第m次取样时在z轴方向上的速度；为传感器的采样目标第n次取样在z方向上的坐标。
[0010]步骤1-3包括如下步骤：
步骤1-3-1：从各平台返回的雷达传感器信号池中随机选择由三个不同平台雷达返回的同一目标的数据，设目标处于匀加速运动状态，雷达传感器在相应时刻及其采样数据对为，其中分别为三个不同的采样时间，分别为三个不同的采样时间，为这三个时间所测得的目标距雷达传感器的距离数据；采样周期为T，时空配准后的数据记为， 分别表示配准后的采样时刻和配准后的目标距离数据，则目标在采样时刻和之间的加速度为： （公式2）步骤1-3-2：目标在时刻的速度为： （公式3）步骤1-3-3：配准数据计算公式为： （公式4）其中，中x的取值为1,2,3，分别对应。
[0011]步骤1-4包括如下步骤：步骤1-4-1：继续在雷达传感器信号池中取两组剩余的数值对，与步骤1-3中求得的继续应用公式（4）配准得到新的采样时刻和目标距离数据，依次迭代直至雷达的时间线被配准，最终得到多平台雷达的配准时空数据。
[0012]步骤2包括如下步骤：步骤2-1：提取五种一维像使用的目标特征向量，包括：频谱幅度特征、自相关函数特征、双谱特征、径向积分双谱特征和圆周积分双谱特征。
[0013]步骤2-1包括如下步骤：步骤2-1-1：给定一维距离像HRRP为，其平移后的像的傅里叶变换为：（公式5）其中称为的象函数，是平移量，和为自变量，j为中间参数；引入DFT计算一维像频谱幅度特征，为频率波普：（公式6）
其中i为离散点编号，N为所取离散点数量，为频谱函数，k为自变量，为参照频谱；步骤2-1-2：提取自相关函数特征：的自相关函数被定义为： （公式7）其中，表示波形函数，n为自变量；为回归系数，为第n+m个取样值，为自相关函数的回归函数，为的自相关函数，m为自变量；步骤2-1-3：提取双谱特征：设为一零均值的阶平稳随机过程，则其双谱定义为：（公式8）其中为两个频率的谱，是中间参数，是确定序列的三阶积累量；为的三阶累积量；步骤2-1-4：提取径向积分双谱特征：对于连续数据，在求得与的双谱特征后，沿不同过原点的直线进行积分，即得到径向积分双谱，其中为非正太白噪本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多平台雷达一维图像信号进行融合的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：多平台雷达信号的空配准：采用迭代的外推内插法对两台雷达信号数据进行时空配准；步骤2：雷达目标检测：对雷达一维像进行特征提取，形成多平台一维像的特征矩阵；步骤3：设计基于支持向量机的分类器，以同一目标的雷达信号为正分类，将回波中的杂波剔除，并设置滤波算子的方式对决策矩阵进行一致性检验；步骤4：基于决策结果对正分类的特征向量对应的雷达回波进行融合重构，得到雷达目标的轮廓图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括如下步骤：步骤1-1：利用缓存建立雷达传感器信号池，提取雷达所带的经纬度信息，选取经纬度差值在N1公里范围内的雷达作为位置相近的多平台雷达，将位置相近的多平台雷达的信号键值对放入雷达传感器信号池中；步骤1-2：对于两个雷达信号，采用外推内插法进行时空配准，算出空间坐标；步骤1-3：对于两个以上的多平台雷达信号，设计迭代外推内插法进行配准，先从雷达传感器信号池中取3组键值对进行时空配准，得到临时配准的键值对；步骤 1-4：从雷达传感器信号池中剩余键值对里取2组与临时配准的键值对进行时空配准，依次迭代直至得到最终的配准结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1-2包括如下步骤：步骤1-2-1：设传感器在时刻的坐标值为，在这三个方向上的速度为，传感器在时刻的测量坐标为，在这三个方向上的速度为，传感器向传感器的配准数据为，采用坐标系为大地坐标系，其以地球圆心为原点，x坐标为大地经度，y坐标为大地维度，z坐标为大地高度；对于x方向，内插外推的配准公式为：对于y方向，内插外推的配准公式为：
对于z方向，内插外推的配准公式为： （公式1）其中表示传感器的第i个取样时刻，i的取值范围为1到n的整数；表示传感器的第i个取样时刻，i的取值范围为1到n的整数；为传感器的采样目标第m次取样时在x方向上的速度；为传感器的采样目标第m次取样在x方向上的坐标；为传感器向传感器在x轴方向上的配准数据，为传感器向传感器在y轴方向上的配准数据， 为传感器向传感器在z轴方向上的配准数据，其中采样n次采样m次；为传感器的采样目标第m次取样时在y方向上的速度；为传感器的采样目标第n次取样在y方向上的坐标；为传感器的采样目标第m次取样时在z轴方向上的速度；为传感器的采样目标第n次取样在z方向上的坐标。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤1-3包括如下步骤：步骤1-3-1：从各平台返回的雷达传感器信号池中随机选择由三个不同平台雷达返回
的同一目标的数据，设目标处于匀加速运动状态，雷达传感器在相应时刻及其采样数据对为，其中分别为三个不同的采样时间，分别为三个不同的采样时间，为这三个时间所测得的目标距雷达传感器的距离数据；采样周期为T，时空配准后的数据记为， 分别表示配准后的采样时刻和配准后的目标距离数据，则目标在采样时刻和之间的加速度为：（公式2）步骤1-3-2：目标在时刻的速度为：（公式3）步骤1-3-3：配准数据计算公式为：（公式4）其中，中x的取值为1,2,3，分别对应。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤1-4包括如下步骤：步骤1-4-1：继续在雷达传感器信号池中取两组剩余的数值对，与步骤1-3中求得的继续应用公式（4）配准得到新的采样时刻和目标距离数据，依次迭代直至雷达的时间线被配准，最终得到多平台雷达的配准时空数据。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤2包括如下步骤：步骤2-1：提取五种一维像使用的目标特征向量，包括：频谱幅度特征、自相关...

【专利技术属性】
技术研发人员：蓝羽石，王玲玲，张政伟，吉祥，梅发国，刘宇，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十八研究所，
类型：发明
国别省市：