一种雷达多视角一维距离像配准方法与流程

本发明属于雷达目标识别领域。

背景技术：

在各视角下一维距离像的基础上，通过数据融合等实现雷达目标类型识别方法，利用雷达目标的类型识别信息可以实现雷达目标的粗分类，提高识别正确率。配合现有探测设备的改造，可以在现有探测设备的基础上大力提升协同目标识别能力。

雷达目标识别是对雷达探测功能的重要延伸，也是当前雷达信号处理的一个研究热点，而基于一维距离像的技术研究是雷达目标识别领域的研究热点之一，目前很多研究是基于单视角下的一维距离像进行的，如在2013年4月西安电子科技大学学位论文《雷达高分辨距离像目标识别技术研究》中提出的基于tsb-hmm的雷达高分辨距离像目标识别方法和基于模型修正的hrrp噪声稳健识别方法。

与其他文献中提出的方法不同，本发明在基于多视角下一维距离像的基础上，实现多视角一维距离像配准。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种解决协同探测识别下的多视角下一维距离像配准方法，为多视角一维距离像融合目标识别提供基础。

实现本发明的技术解决方案为：

首先利用各视角下一维距离像的航向和方位信息计算各视角下一维距离像的姿态角；然后对各视角下一维距离像区域能量进行归一化处理；对归一化处理后的一维距离像设置特征提取门限；利用滑动平均延展法提取一维距离像能量聚集区的前后沿位置；利用全局同态仿射法，结合最小熵准则对各视角下一维距离像进行距离单元配准。

本发明与现有技术相比，其创新点和显著优点为：

采用全局同态仿射结合最小熵配准法对各视角下一维距离像进行距离配准，能够准确、有效地消除不同视角下不同探测距离、不同姿态造成的一维距离像姿态敏感性、平移敏感性和强度敏感性的影响，而且其实现方法简单。本发明的提出和工程实现在雷达目标识别领域具有很高的推广应用价值。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

附图说明

图1是本发明的数据流程图。

图2是本发明的不同视角下雷达目标一维距离像归一化处理示意图。

图3是本发明的不同视角下雷达目标一维距离像距离配准后的一维距离像示意图。

具体实施方式

本发明具体实施步骤参见附图1。

(1)各视角下雷达目标姿态解算，方法如下：

其中θ是各视角下雷达目标姿态角，α是各视角下雷达目标航向，β是各视角下雷达目标方位。

(2)各视角下一维距离像区域能量归一化处理，方法如下：

确定各视角下一维距离像区域能量的全局极大值和全局极小值，计算各视角下一维距离像区域能量与全局极小值的差值和全局极大值与全局极小值差值的比值。

其中p是各视角下一维距离像区域能量样本数据，max(p)是各视角下一维距离像区域能量样本数据的全局极大值，min(p)是各视角下一维距离像区域能量样本数据的全局极小值，p′是各视角下一维距离像区域能量归一化处理后的样本数据。

(3)各视角下一维距离像能量聚集区提取，方法如下：

1)设置各视角下目标一维距离像能量聚集区提取门限：

计算(2)中归一化处理后的一维距离像p(1,n)前八分之一和后八分之一部分的均值和方差，以均值最小值和方差最小值作为归一化处理后一维距离像的噪声均值和方差，将特征提取门限设置为噪声部分的均值和方差和的形式。

gate＝mean(x)+k*std(x)

其中gate是提取门限阈值，x是一维距离像中噪声部分数据集合，k是一常值系数。

2)各视角下目标一维距离像能量聚集区提取：

利用阈值gate对归一化处理后的一维距离像p(1,n)进行分割，得到分割结果pg(1,n)：

对分割后的pg(1,n)区域，提取过提取门限部分的前后沿位置，在前后沿位置按10个距离长度做滑动平均，如果均值小于最大均值的0.3倍，对该区域单元乘以0.1的加权值，然后再用门限进行目标一维距离像能量聚集区边界标定，标定目标一维距离像能量聚集区边界后，从最大值开始，向两个方向进行连同处理，如果连同域间距超过某一范围，则认为不是一个目标，则此方向停止连同处理，最后得到的目标一维距离像能量聚集区p′g(1,n),目标一维距离像能量聚集区p′g(1,n)距离单元最小值作为目标一维距离像能量聚集区前沿，一维距离像区域p′g(1,n)距离单元最大值作为目标一维距离像能量聚集区后沿。

(4)全局同态仿射，方法如下：

1)计算各视角下一维距离像姿态的均值θ′

其中θi为第i个一维距离像姿态，n为各视角下一维距离像总数。

2)结合解算的各视角下的一维距离像姿态，以姿态均值θ′为基准，分别计算各视角下一维距离像映射到姿态θ′时距离单元个数:

其中θ为各视角下一维距离像姿态，f为各视角下一维距离像距离单元个数，f′为映射后的一维距离像距离单元个数。

3)利用三次样条差值方法将各视角下一维距离像映射到姿态θ′下，得到映射后的一维距离像集合{xi}，i＝1，2，…，n，其中xi为第i个映射后的一维距离像，n为各视角下一维距离像总数。

(5)配准一维距离像，方法如下：

使用最小熵准则的相对对准方法对映射后的一维距离像集合{xi}进行距离对准。