【摘要】：飛機作為現(xiàn)代戰(zhàn)爭的主要作戰(zhàn)工具之一,對戰(zhàn)爭的勝利起著關鍵作用。飛機上旋轉部件的微運動會對雷達回波產生周期性的頻率調制,從而使不同飛機目標表現(xiàn)出不同的微多普勒特性,這對于研究飛機目標分類技術具有重要的指導意義和實用價值。本文在分析了微多普勒效應產生機理的基礎上,旨在對飛機目標分類中的特征提取方法進行深入研究。主要完成工作如下:第一,針對直升機、螺旋槳飛機、噴氣式飛機三種飛機目標,推導了其旋轉部件調制回波理想?yún)?shù)模型,分別研究了飛機參數(shù)尾旋翼、發(fā)動機個數(shù)、槳葉角和雷達參數(shù)脈沖重復頻率、波束駐留時間以及發(fā)射波長對三類飛機旋轉部件調制回波的影響。從特征類間差異性和類內聚集性的角度,對比提取了時域二階矩、時域波形熵、幅度相對量和相位相對量四個特征組成目標分類的特征向量,并利用支撐向量機分類器對三類飛機實現(xiàn)分類。實驗結果表明提取的特征向量在信噪比較高時可以有效地對飛機進行分類,并且分類效果隨信噪比升高而提高,這四種特征簡單易實現(xiàn),計算復雜度也低,所以有利于工程實現(xiàn)。第二,由于提取噴氣引擎調制特征要求回波至少要包含一個完整的目標轉動周期,而當雷達工作在掃描狀態(tài)下時,通常很難滿足這一條件,所以針對這種情況,本文提出了一種基于部分周期數(shù)據(jù)的掃描雷達目標微多普勒參數(shù)估計方法。該方法首先通過時頻分析技術將信號變換到時頻域,從回波信號的時頻域中提取出部分周期的微多普勒信號,對轉動目標分析可知其微多普勒信號可以通過正弦信號的形式表示,利用正弦函數(shù)的性質,可以估計出目標轉動頻率和轉動幅度,從而可以估計出目標轉動半徑。轉動半徑作為目標的固有特性,反映目標的結構信息和運動特征,為目標識別和分類提供了有力依據(jù),更為完整地描述了轉動目標的運動細節(jié)。仿真實驗通過與Hough變換方法的對比表明本文方法具有更高的精度和較低的復雜度,并利用實測數(shù)據(jù)驗證了該方法的有效性和魯棒性。
[Abstract]:Aircraft, as one of the main combat tools in modern warfare, plays a key role in the victory of war. The micromotion of rotating parts on the aircraft produces periodic frequency modulation of radar echo, which makes different aircraft targets exhibit different micro-Doppler characteristics. It has important guiding significance and practical value for the research of aircraft target classification technology. Based on the analysis of the mechanism of micro-Doppler effect, this paper aims to study the feature extraction method in aircraft target classification. The main work is as follows: first, for the helicopter, propeller aircraft and jet aircraft, the ideal parameter model of the modulation echo of the rotating parts is derived, and the tail rotor and the number of engines are studied respectively. The effects of blade angle, pulse repetition frequency of radar parameters, beam-dwell time and emission wavelength on the modulation echo of three kinds of aircraft rotating components. From the point of view of inter-class difference and intra-class aggregation, the second moment, waveform entropy, amplitude relative and phase relative feature of target classification are extracted, and the feature vectors of target classification are compared and extracted, which include the second moment in time domain, the waveform entropy in time domain, the relative amplitude and the relative value in phase. Support vector machine classifier is used to classify three kinds of aircraft. The experimental results show that the extracted feature vectors can effectively classify aircraft when the SNR is high, and the classification effect increases with the increase of SNR. These four features are simple and easy to implement, and the computational complexity is also low. So it is beneficial to project realization. Second, because the extraction of jet engine modulation features requires at least a complete target rotation period to be included in the echo, it is usually difficult to satisfy this condition when the radar is operating in a scanning state, so in this case, In this paper, a method for estimating micro-Doppler parameters of scanning radar targets based on partial periodic data is proposed. Firstly, the time-frequency analysis technique is used to transform the signal into time-frequency domain, and the partial periodic micro-Doppler signal is extracted from the time-frequency domain of the echo signal. The microDoppler signal can be expressed in the form of sinusoidal signal. By using the properties of sinusoidal function, the rotational frequency and amplitude of the target can be estimated, and the rotation radius of the target can be estimated. As the inherent characteristic of the target, the rotational radius reflects the structure information and motion characteristics of the target, and provides a powerful basis for target recognition and classification, and describes the moving details of the rotating target more completely. The simulation results show that the proposed method has higher accuracy and lower complexity than the Hough transform method. The effectiveness and robustness of the proposed method are verified by using the measured data.
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：E926.3;TN957.51

【共引文獻】

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本文編號：2416142