技术特征：
1.一种雷达目标运动特征提取方法，其特征在于，包括：对雷达一维距离像数据进行预处理，得到目标的相位信号；利用经验模态分解对所述相位信号进行信号分离，得到多个本征模态函数；基于傅里叶分析的频谱分析方法，对所述本征模态函数分别进行运动参数估计，得到雷达目标运动特征。2.根据权利要求1所述的雷达目标运动特征提取方法，其特征在于，所述对雷达一维距离像数据进行预处理，得到目标的相位信号，包括：对所述雷达一维距离像x∈c
m
×
n
计算绝对值，再对所述绝对值进行逐列求和，得到求和参数其中，x为所述雷达一维距离像，y(n)为所述求和参数，c为复数域，m为一维距离像时间序列长度，n为一维距离像距离单元个数，m为一维距离像时间序列索引，n为一维距离像距离单元索引，n＝1,2,
…
,n，y∈r
n
；设置阈值设置阈值t1∈r，针对y∈r
n
，统计所述求和参数的指标集并根据所述指标集提取强散射单元的时序信号；其中γ为所述指标集，γ中的元素为雷达一维距离像x∈c
m
×
n
中强散射单元所在的列，k为k为一维距离像距离单元索引；令y＝arg(x)表示所述时序信号的相位数据；其中y＝arg(x)为提取复数相位的算子，且y∈r
m
；根据所述时序信号的相位数据计算相位梯度d(m)＝y(m)-y(m+1)；其中m＝1,2,
…
,m-1；根据所述时序信号的相位数据计算缠绕相位差：e(m)＝arctan(sin(y(m))/cos(y(m)))，其中m＝1,2,
…
,m-1；令z(1)＝y(1)；z(1)为初始化数据；根据公式z(m)＝y(m)+e(m-1)对缠绕相位求和，以得到解缠后的所述相位信号；其中z(m)为解缠后相位信号的第m个元素。3.根据权利要求2所述的雷达目标运动特征提取方法，其特征在于，所述利用经验模态分解对所述相位信号进行信号分离，得到多个本征模态函数，包括：获取第一个本征模态函数、获取其它本征模态函数和设置停止条件；所述获取第一个本征模态函数的具体步骤为：计算所述相位信号z∈r
m
的局部极大值点坐标集i与局部极小值点坐标集j；利用最邻近插值对局部极大值点{z(i)|i∈i}进行插值获取上包络信号a∈r
m
，并利用最邻近插值对局部极小值点{z(j)|j∈j}进行插值获取下包络信号b∈r
m
；计算所述上包络信号与所述下包络信号的均值包络信号m1＝(a+b)/2；令h1＝z-m1，判断h1是否为本征模态函数，若否，则令h1替代z，并跳转至步骤“计算所述相位信号z∈r
m
的局部极大值点坐标集i与局部极小值点坐标集j”，直到获得第一个本征模态函数；
所述获取其它本征模态函数的具体步骤为：设r
k
＝r
k-1-h
k
，且令r
k
替代z，重复步骤“获取第一个本征模态函数”，直到获得第k+1个本征模态函数h
k+1
，其中k＝2,3,
…
；所述设置停止条件的具体步骤为：设置停止阈值t2＞0，计算判别式若sd≤t2，则停止继续进行经验模态分解，此时记k＝k-1。4.根据权利要求3所述的雷达目标运动特征提取方法，其特征在于，所述基于傅里叶分析的频谱分析方法，对所述本征模态函数分别进行运动参数估计，得到雷达目标运动特征，包括：对所述本征模态函数依次进行傅里叶变换和取绝对值处理，得到频谱数据f
k
＝|fh
k
|；其中，f为离散傅里叶矩阵，所述离散傅里叶矩阵的元素为f
ij
＝exp(-2πj0(i-1)(j-1)/m)，其中，i,j∈{1,2,
…
,m}且j0为虚数单位，f
k
为所述频谱数据；h
k
为所述本征模态函数；取所述频谱数据的最大值对应的频率值作为运动参数的估计，得到雷达目标运动特征w
k
＝argmaxf
k
,k＝1,2,
…
,k；其中w
k
为所述雷达目标运动特征。5.一种雷达目标运动特征提取系统，其特征在于，包括：预处理单元，用于对雷达一维距离像数据进行预处理，得到目标的相位信号；信号分离单元，用于利用经验模态分解对所述相位信号进行信号分离，得到多个本征模态函数；参数估计单元，用于基于傅里叶分析的频谱分析方法，对所述本征模态函数分别进行运动参数估计，得到雷达目标运动特征。6.根据权利要求1所述的雷达目标运动特征提取系统，其特征在于，所述预处理单元包括：求和模块，用于对所述雷达一维距离像x∈c
m
×
n
计算绝对值，再对所述绝对值进行逐列求和，得到求和参数其中，x为所述雷达一维距离像，y(n)为所述求和参数，c为复数域，m为一维距离像时间序列长度，n为一维距离像距离单元个数，m为一维距离像时间序列索引，n为一维距离像距离单元索引，n＝1,2,
…
,n，y∈r
n
；提取模块，用于设置阈值设置阈值t1∈r，针对y∈r
n
，统计所述求和参数的指标集并根据所述指标集提取强散射单元的时序信号；其中γ为所述指标集，γ中的元素为雷达一维距离像x∈c
m
×
n
中强散射单元所在的列，k为一维距离像距离单元索引；相位表示模块，用于令y＝arg(x)表示所述时序信号的相位数据；其中y＝arg(x)为提取复数相位的算子，且y∈r
m
；
第一计算模块，用于根据所述时序信号的相位数据计算相位梯度d(m)＝y(m)-y(m+1)；其中m＝1,2,
…
,m-1；第二计算模块，用于根据所述时序信号的相位数据计算缠绕相位差：e(m)＝arctan(sin(y(m))/cos(y(m)))，其中m＝1,2,
…
,m-1；初始化模块，用于令z(1)＝y(1)；z(1)为初始化数据；第三计算模块，用于根据公式z(m)＝y(m)+e(m-1)对缠绕相位求和，以得到解缠后的所述相位信号；其中z(m)为解缠后相位信号的第m个元素。7.根据权利要求6所述的雷达目标运动特征提取系统，其特征在于，所述信号分离单元包括：第一获取模块，用于获取第一个本征模态函数；第二获取模块，用于获取其它本征模态函数；停止模块，用于设置停止条件；所述第一获取模块包括：极值计算子模块，用于计算所述相位信号z∈r
m
的局部极大值点坐标集i与局部极小值点坐标集j；插值子模块，用于利用最邻近插值对局部极大值点{z(i)|i∈i}进行插值获取上包络信号a∈r
m
，并利用最邻近插值对局部极小值点{z(j)|j∈j}进行插值获取下包络信号b∈r
m
；均值计算子模块，用于计算所述上包络信号与所述下包络信号的均值包络信号m1＝(a+b)/2；第一获取子模块，用于令h1＝z-m1，判断h1是否为本征模态函数，若否，则令h1替代z，并跳转至步骤“计算所述相位信号z∈r
m
的局部极大值点坐标集i与局部极小值点坐标集j”，直到获得第一个本征模态函数；所述第二获取模块包括：第二获取子模块，用于设r
k
＝r
k-1-h
k
，且令r
k
替代z，重复步骤“获取第一个本征模态函数”，直到获得第k+1个本征模态函数h
k+1
，其中k＝2,3,
…
；所述停止模块包括：判别式计算子模块，用于设置停止阈值t2＞0，计算判别式判断子模块，用于若sd≤t2时，停止继续进行经验模态分解，此时记k＝k-1。8.根据权利要求7所述的雷达目标运动特征提取系统，其特征在于，所述参数估计单元包括：傅里叶处理模块，用于对所述本征模态函数依次进行傅里叶变换和取绝对值处理，得到频谱数据f
k
＝|fh
k
|；其中，f为离散傅里叶矩阵，所述离散傅里叶矩阵的元素为f
ij
＝exp(-2πj0(i-1)(j-1)/m)，其中，i,j∈{1,2,
…
,m}且j0为虚数单位，f
k
为所述频谱数据；h
k
为所述本征模态函数；估计模块，用于取所述频谱数据的最大值对应的频率值作为运动参数的估计，得到雷
达目标运动特征w
k
＝argmaxf
k
,k＝1,2,
…
,k；其中w
k
为所述雷达目标运动特征。
技术总结
本发明涉及一种雷达目标运动特征提取方法及系统，所述方法包括对雷达一维距离像数据进行预处理，得到目标的相位信号；利用经验模态分解对所述相位信号进行信号分离，得到多个本征模态函数；基于傅里叶分析的频谱分析方法，对所述本征模态函数分别进行运动参数估计，得到雷达目标运动特征。本发明能够适应雷达目标运动更加多样、高速运动、运动耦合等实际情况，提取的目标运动特征具有更高的精度。提取的目标运动特征具有更高的精度。提取的目标运动特征具有更高的精度。
技术研发人员：ꢀ(74)专利代理机构
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学
技术研发日：2022.03.03
技术公布日：2022/6/1