申请/专利权人：南京大学

申请日：2023-02-23

公开（公告）日：2023-04-07

公开（公告）号：CN115932778A

主分类号：G01S7/41

分类号：G01S7/41

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.04.25#实质审查的生效;2023.04.07#公开

摘要：本发明提供一种基于低数据率HRRP序列进行弹道中段目标识别的方法，涉及雷达信号处理技术领域，本发明方法经过步骤一和二进行目标信号获取，通过雷达传感器观测目标获得的HRRP序列作为样本数据输入；通过步骤三和四对目标进行特征提取：通过以锥柱体目标建立进动模型，利用散射中心点在HRRP序列的周期性，进行时频分析并用投影法实现能量强弱的一维特征分布，从而提取出进动频率；并提取目标结构特征、熵值特征和周期特征；通过步骤五进行信号特征融合处理、通过特征重要性分析并采用RandomForest算法对特征进行分类，获得待识别目标的类别并输出最终融合结果。

主权项：1.一种基于低数据率HRRP序列进行弹道中段目标识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、分析弹道中段的目标运动特性，建立目标的进动模型，得到目标的姿态角随时间的变化规律及目标的HRRP；步骤二、将STK仿真的导弹轨迹、每个采样时刻的目标姿态角和对应的电磁计算结果联合获得宽带回波信号；最后将高斯白噪声与理论雷达回波信号叠加，得到雷达观测回波信号，从中获得目标的低数据率下的HRRP序列；步骤三、以目标一维距离像序列为研究对象，利用图像投影法对目标的低数据率HRRP序列提取进动频率；步骤四、对目标的低数据率HRRP序列提取目标结构特征、熵值特征、周期特征；步骤五、采用拼接方式将步骤三和步骤四所得到的特征融合为长向量，采用RandomForest算法对基于特征重要性的特征筛选和评估，并投入到分类器中进行分类训练，获得待识别目标的类别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京大学 一种低数据率下利用HRRP序列进行弹道中段目标识别的方法

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