【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及雷达相关领域，具体为一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型。
技术介绍
1、现有的雷达目标识别技术在复杂环境下识别准确率较低，主要原因在于传统方法对目标特征的提取和识别算法的有效性不足。随着雷达技术的发展，如何在多变的环境下有效提高雷达目标识别的准确率成为一个亟待解决的问题。仿真技术作为一种有效的手段，可以提供多样化的环境和目标特征，对雷达识别算法的训练和优化具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，包括以下步骤：
3、步骤s1、目标数据采集：通过实地测量和已有数据库，获取多种环境下的目标雷达特征数据
4、步骤s2、仿真数据生成：利用计算机仿真技术，根据实际环境中的目标特征数据，生成多种环境下的仿真目标数据；
5、步骤s3、特征提取：从仿真数据和实际数据中提取目标的特征信息，包括形状、尺寸、速度、雷达反射特征；
6、步骤s4、数据预处理：对提取的特征数据进行归一化处理，消除噪声和冗余信息，提高数据质量；
7、步骤s5、模型训练：采用深度学习算法，使用预处理后的特征数据训练雷达目标识别模型；
8、步骤s6、模型验证：通过实地测试和仿真测试，验证模型的识别性能，确保模型在多种环境下的稳定性和高准确
9、步骤s7、部署应用：将优化后的雷达目标识别模型部署到雷达系统中，应用于实际目标识别任务中。
10、优选的，所述步骤s1中实地测量是指在实际环境中，通过雷达设备对目标物进行直接观测和测量，获取目标的雷达特征数据，具体包括以下步骤：
11、步骤s11、目标选择：根据雷达系统的应用需求，选择合适的目标物，确保选择的目标具有代表性，能够覆盖不同类型和尺寸的目标；
12、步骤s12、测量环境选择：选择多种典型的测量环境，确保在不同地形和气候条件下进行数据采集；
13、步骤s13、数据采集过程：将目标物置于预定位置，确保目标在雷达覆盖范围内；根据测量需求设置雷达设备的参数，具体为频率、波束宽度、发射功率、扫描模式；启动雷达设备，对目标进行连续扫描，记录目标的反射信号、距离、速度、方位角特征数据；
14、步骤s14、数据标注与存储：对采集到的雷达数据进行标注，记录测量环境、目标类型、测量条件信息，将数据存储到数据库中，确保数据的完整性和可追溯性。
15、优选的，所述步骤s2中仿真数据生成是利用计算机仿真技术，根据实际环境中的目标特征数据，创建多种环境下的目标雷达数据，以弥补实地测量的不足，具体步骤如下：
16、步骤s21、仿真环境搭建
17、环境建模：使用专业仿真软件搭建各种典型环境的三维模型，具体环境包括平原、山地、城市、海洋，确保环境模型的真实感和多样性；气象条件设置：在仿真环境中加入各种气象条件，具体为晴天、雨天、雾天、雪天，通过调整仿真参数，模拟不同天气对雷达信号传播的影响，具体为衰减、散射和折射效应；时间参数设置：设置不同的时间段参数，白天、夜晚、黄昏，模拟不同光照条件对雷达信号的影响；
18、步骤s22、目标建模
19、目标物理特征建模：根据实地测量获取的目标物理特征数据，建立三维目标模型，确保目标模型的几何形状、尺寸、材质等与实际目标一致；目标运动状态建模：设置目标的运动状态，包括静止、匀速运动、加速运动，通过设置运动轨迹、速度、加速度参数，模拟目标在不同状态下的雷达反射特征；
20、步骤s23、雷达系统仿真
21、雷达参数设置：根据实际雷达系统的参数，设置仿真雷达系统的发射频率、波束宽度、发射功率、接收灵敏度；雷达信号传播建模：使用射线追踪法、电磁场仿真方法，模拟雷达信号在不同环境中的传播路径和特性，计算雷达信号的反射、散射和衰减；目标雷达特征仿真：通过仿真雷达系统对目标进行扫描，生成目标的雷达回波数据，包括距离、速度、方位角、雷达反射截面特征；
22、步骤s24、数据生成与处理
23、多样化数据生成：通过改变仿真环境、气象条件、目标状态等参数，生成多样化的目标雷达仿真数据，确保数据的丰富性和代表性；数据格式转换：将仿真生成的雷达数据转换为标准数据格式，便于后续的数据处理和模型训练；数据验证与修正：将生成的仿真数据与实际测量数据进行比较，验证仿真数据的准确性和一致性，对存在偏差的数据进行修正，确保仿真数据的可靠性；
24、步骤s25、数据库建立
25、数据存储：将生成的仿真数据存储到专用数据库中，按环境类型、目标类型、气象条件分类存储，便于检索和使用；数据标注：对每条仿真数据进行详细标注，包括环境信息、目标信息、仿真参数，确保数据的可追溯性和可用性。
26、优选的，所述步骤s3中从仿真数据和实际数据中提取目标的特征信息的具体步骤如下：
27、步骤s31、数据预处理
28、数据清洗：对仿真数据和实际数据进行清洗，去除噪声和异常值，确保数据的质量和一致性；数据标准化：对清洗后的数据进行标准化处理，具体采用归一化、均值方差标准化方法进行处理；
29、步骤s32、形状特征提取
30、目标轮廓检测：使用边缘检测算法从数据预处理后的雷达图像中提取目标的轮廓，获取目标的形状特征；形状描述符计算：计算目标的形状描述符，具体为周长、面积、紧致度、形状矩，描述目标的几何形状；
31、步骤s33、尺寸特征提取
32、尺寸测量：从轮廓检测结果中测量目标的尺寸特征，具体为长度、宽度、高度，上述尺寸特征通过目标的边界框或最小外接矩形进行计算；比例关系分析：分析目标的各个尺寸之间的比例关系；
33、步骤s34、速度特征提取
34、多帧数据分析：通过分析连续多帧雷达数据，计算目标在不同时间点的位置变化，从而估算目标的速度特征；速度分量计算：将目标的速度分解为水平速度、垂直速度、径向速度等分量；
35、步骤s35、雷达反射特征提取
36、雷达反射截面：计算目标的雷达反射截面；散射矩阵：计算目标的散射矩阵，描述目标对入射电磁波的散射特性，包括不同极化状态下的散射特征；频域特征：使用傅里叶变换等方法，将雷达信号转换到频域，提取频域特征；
37、步骤s36、数据库建立
38、特征数据库构建：将提取的特征信息存储到特征数据库中，包括目标的形状、尺寸、速度、雷达反射特征，按目标类型、环境类型等分类存储，便于检索和使用。
39、优选的，所述步骤s5中模型训练使用预处理后的特征数据训练雷达目标识别模型，具体过程如下：
40、步骤s51、数据准备
41、训练集、验证集、测试集划分：将数据集分为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于：所述步骤S1中实地测量是指在实际环境中，通过雷达设备对目标物进行直接观测和测量，获取目标的雷达特征数据，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于：所述步骤S2中仿真数据生成是利用计算机仿真技术，根据实际环境中的目标特征数据，创建多种环境下的目标雷达数据，以弥补实地测量的不足，具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于：所述步骤S3中从仿真数据和实际数据中提取目标的特征信息的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于：所述步骤S5中模型训练使用预处理后的特征数据训练雷达目标识别模型，具体过程如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于：所述步骤s1中实地测量是指在实际环境中，通过雷达设备对目标物进行直接观测和测量，获取目标的雷达特征数据，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于仿真有效提高雷达识别目标准确率的模型，其特征在于：所述步骤s2中仿真数据生成是利用计算机仿真技术，...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱信群，王海洋，景向学，
申请(专利权)人：博智网安南京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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