基于雷达距离-多普勒平面的炸点识别方法与流程

本发明属于目标识别，涉及一种基于雷达距离-多普勒平面的炸点识别方法，该方法可用于在任何地面环境下实时判断目标区域是否成功被炮弹击中，还可以实时评估炮兵射击训练结果。

背景技术：

1、随着科学技术的不断发展与全球范围内作战水平的不断提升，武器装备正朝着信息化、智能化、自动化等多个方向发展，其中，炸点识别是射击校射、毁伤评估的基础，炸点位置及炸点与靶标的位置偏差也是评估对地打击目标战斗力的重要指标之一，合理掌握并利用炸点的各项信息能有助于校正投射过程、提高投射水平，可进一步提高我军作战能力，基于这一因素，实现炸点的自动化识别是建设我军智能化、数字化靶场的一个重要环节。

2、目前，在靶场对炸点位置的检测依旧多采用人工测量为主的方法，具体方法为在射击后，测量兵利用全球定位系统或激光水平仪等工具在现场进行观测测量，但是该方法存在许多问题，主要包括实时性差、存在安全隐患、测量精度不高等缺点；近年来，随着数字图像识别技术的快速发展，其也被国内外学者应用到了炸点识别领域且提出了许多有效算法，包括但不限于帧差法、光流法、背景剪除法以及块匹配法，但是目前提出的算法都是针对特定场所设计的，并没有一个算法对所有背景都适用。无独有偶，随着红外技战术的不断发展以及其在军事国防领域的应用不断深入，也有学者提出，由于炮弹与背景的温度差异和红外辐射特性，炮弹炸点辐射的红外波可以从红外摄像头通过，而背景则无法通过，基于此可以将炸点与背景区分出来，然而现有的各种检测和定位方法同样是针对特定场景提出的，针对性较强，具有一定的局限性。

3、在炸点被炮弹击中时，地面会出现一个以炮弹击中位置为中心，周围都是快速运动碎片的爆炸圈，这些碎片在爆炸初期分布密集，运动速度有快有慢，分布在一个很大的范围内，运动方向也是360°全方位覆盖，碎片分布的距离以及速度信息能够体现在雷达的距离-多普勒平面中。因此，对雷达距离-多普勒平面上的炸点区域进行分析，提取特征，通过特定的分类器，就是实现基于雷达距离-多普勒平面的炸点识别。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是：

2、为了克服现有炸点识别方法受场景约束，具有局限性的不足之处，本发明提供一种基于雷达距离-多普勒平面的炸点识别方法，该方法利用门限法确定雷达距离-多普勒平面中炸点区域，并提取炸点的多类特征，通过特定的分类器，实现对炸点的识别。

3、为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

4、一种基于雷达距离-多普勒平面的炸点识别方法，其特征在于步骤如下：

5、步骤1：获取目标的雷达距离-多普勒平面；

6、步骤2：对平面图像进行预处理，包括距离维cfar以及距离维二进制积累；

7、步骤3：根据二进制积累向量确定炸点分布区域的距离维边界；

8、步骤4：根据炸点数据的距离维边界确定其多普勒维边界；

9、步骤5：根据距离维边界和多普勒维边界确定炸点区域；

10、步骤6：对炸点分布区域提取六类特征；所述的六类特征包括目标多普勒维展宽、中心对称性、目标的总能量、目标平均像的总能量、目标平均像的平均能量和目标占据的单元格数目；

11、步骤7：将特征输入支持向量机中进行炸点识别。

12、本发明进一步的技术方案：步骤1所述的目标的雷达距离-多普勒平面为一矩阵m，其尺寸为d*r，d表示多普勒维的长度，不同多普勒值对应不同的径向速度，r表示距离维的长度，代表目标与雷达的距离。

13、本发明进一步的技术方案：步骤2中所述的二进制积累具体为：

14、将矩阵m中超过距离维cfar门限的值赋为1，未超过门限值赋为0，沿着距离维对所有多普勒通道的值进行求和，即可得到一组长度为r的向量，称其为二进制积累向量，表示为s＝(s1,s2,s3,…sr)。

15、本发明进一步的技术方案：步骤3具体如下：

16、首先确定炸点距离门限值为多普勒积累点数的五分之一：

17、其次从向量的初始值s1开始进行判断，超过门限值的位置认为存在疑似炸点，将其对应的距离维r记住；

18、因为不能认为一幅距离-多普勒图像仅存在一个炸点，因此判断的距离维边界不一定只有一组，每组的距离维边界包括距离维最小值rmin与最大值rmax两个数据；

19、在进行向量值判断前首先默认距离维边界为0组，即存在0个炸点，zdnum＝0；向量值判断的位置checknum从向量第一个数值开始，即checknum＝1；设定是否判断新距离维边界的标志isrmin为1，为1表示需要确定新的炸点边界，为0表示不需要确定新的炸点边界；

20、checknum依次加1，需要判断二进制积累向量的第checknum个值是否超过门限值thr，当超过门限值时，判断isrmin是否为1：

21、a)isrmin为1：

22、炸点边界的数目需要加1组，即zdnum++；

23、距离维最小值rmin与最大值rmax赋值为当前的距离值，rmin＝checknum，rmax＝checknum；

24、之后需要确定该炸点边界距离维最大值rmax，因此当下一个向量值超过门限值时，不应该再创建新的炸点边界，将新距离维边界的标志isrmin设为0；

25、b)isrmin为0：

26、checknum与rmax进行差值计算，若相差小于等于2，则认为还在同一个炸点范围内，将炸点边界距离维最大值rmax更新为最新的checknum，若相差2个以上，则认为判断距离已经超过了该炸点的范围，需要进行判断是否存在下一个炸点，因此将新距离维边界的标志isrmin设为1。

27、本发明进一步的技术方案：步骤4具体为：

28、依次将每组距离维边界内的炸点数据沿着多普勒维进行二进制积累，依次得到一组长度为多普勒维的列向量，将多普勒门限值设定为2，确定上下两端第一个超过门限值的点的位置(dup,ddown)，分别计算上下两个位置与向量起始位置和末尾位置的差值，即(|dup-dstart|,|dend-ddown|)，并取最小差值为抠除的通道delnum，即

29、delnum＝min(|dup-dstart|,|dend-ddown|)

30、将数据上下各抠除相应的通道数delnum，得到的多普勒最小值dmin与最大值dmax即为该组炸点数据的多普勒边界：

31、(dmin,dmax)＝(dstart+delnum,dend-delnum)。

32、本发明进一步的技术方案：步骤5具体为：由步骤3和步骤4得到每个炸点在距离-多普勒平面中的四个坐标，依据四个坐标信息确定一个炸点在平面内的区域。

33、本发明进一步的技术方案：所述的目标多普勒维展宽：确定的区域在多普勒维上占据的单元格个数；

34、所述的中心对称性：假设确定区域的分布为矩阵sig，包含m×n个元素，将矩阵依次进行横向翻转与纵向翻转，即可得到翻转矩阵sigflip，当样本的多普勒分布完全呈现出中心对称性时，翻转矩阵与原矩阵的差值为0，中心对称性特征计算公式如下：

35、

36、所述的目标的总能量：矩阵sig中高于距离维cfar阈值η的值所在的单元为目标所在的单元，将目标所在的单元提取出来，计算每个单元的能量值并进行加和，即可计算出目标的总能量值：

37、te＝σ|sig＞η|2

38、所述的目标平均像的总能量：将多普勒矩阵sig内每个行向量的值进行由大到小排序，得到矩阵sigsort，矩阵内部元素具体表示：

39、

40、求矩阵sigsort内部每个行向量前j个元素值的平均值，可以得到一组包含m个元素的列向量sigmean，称为目标平均像：

41、

42、目标平均像总能量的计算公式具体为：

43、

44、所述的目标平均像的平均能量的计算过程为：

45、

46、其中，m为目标平均像的长度；

47、所述的目标占据的单元格数目计算过程具体为：认为矩阵sig中高于距离维cfar阈值η的值所在的单元为目标所在的单元，计算目标所占单元总和即为目标占据的单元格数目。

48、本发明进一步的技术方案：步骤7中所述的支持向量机为二分类向量机。

49、本发明的有益效果在于：

50、本发明提供的一种基于雷达距离-多普勒平面的炸点识别方法，可用于在任何地面环境下实时判断目标区域是否成功被炮弹击中，还可以实时评估炮兵射击训练结果。本发明解决了目前炸点检测实时性不好、存在安全隐患以及目前提出的算法适用环境有限等问题。本发明通过对获取目标的雷达距离-多普勒平面分别进行距离维cfar、距离维和多普勒维二进制积累等多项处理，确定炸点在平面中的分布区域，然后对炸点分布区域提取目标多普勒维展宽、中心对称性、目标的总能量、目标平均像的总能量、目标平均像的平均能量、目标占据的单元格数目等六类特征，最后将特征向量输入支持向量机中进行炸点识别。

51、与现有技术相比，其有益效果如下：

52、1)实时性优异，可以在目标区域被炮弹击中的同时识别出炸点，并能同时将炸点的位置等详细信息报告出来；

53、2)不需要测量兵在战后或训练后对现场进行实地测量，不存在安全隐患；

54、3)对适用的地面环境没有特殊要求。