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一種連續(xù)距離變化下散射中心建模方法與流程

文檔序號(hào):40584871發(fā)布日期:2025-01-07 20:24閱讀:8來(lái)源:國(guó)知局
一種連續(xù)距離變化下散射中心建模方法與流程

本發(fā)明涉及雷達(dá)目標(biāo)特征建模,具體涉及一種連續(xù)距離變化下散射中心建模方法。


背景技術(shù):

1、在雷達(dá)目標(biāo)特性建模技術(shù)中,散射中心模型可以描述雷達(dá)目標(biāo)的電磁散射特性,傳統(tǒng)的點(diǎn)散射中心是定義在遠(yuǎn)場(chǎng)條件下的,沒(méi)有考慮天線方向圖對(duì)回波的增益變換,在連續(xù)距離變化下,雷達(dá)收發(fā)天線與目標(biāo)的距離可能不滿足遠(yuǎn)場(chǎng)條件,需要結(jié)合天線方向圖對(duì)散射中心模型進(jìn)行近場(chǎng)修正,完成在任意距離處的rcs(radar?cross?section,雷達(dá)散射截面)重構(gòu),從而為連續(xù)距離下回波生成、半實(shí)物仿真等提供技術(shù)支撐。

2、現(xiàn)有技術(shù)在實(shí)際的散射中心幅度修正過(guò)程中,存在無(wú)法確定散射中心的距離和位置,使得無(wú)法完成雷達(dá)目標(biāo)的幅度修正的問(wèn)題。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是為了提供一種連續(xù)距離變化下散射中心建模方法。旨在解決現(xiàn)有技術(shù)在實(shí)際的散射中心幅度修正過(guò)程中,存在無(wú)法確定散射中心的距離和位置,使得無(wú)法完成雷達(dá)目標(biāo)的幅度修正的問(wèn)題。

2、為達(dá)到上述目的,本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn):

3、本發(fā)明提供一種連續(xù)距離變化下散射中心建模方法,包括:

4、步驟s1:采用仿真軟件對(duì)目標(biāo)進(jìn)行遠(yuǎn)場(chǎng)掃頻、掃方位、掃俯仰的三維雷達(dá)散射截面仿真,得到遠(yuǎn)場(chǎng)三維散射數(shù)據(jù),對(duì)目標(biāo)進(jìn)行近場(chǎng)到遠(yuǎn)場(chǎng)掃距離雷達(dá)散射截面仿真,得到連續(xù)距離散射數(shù)據(jù),所述連續(xù)距離散射數(shù)據(jù)作為建模的對(duì)比數(shù)據(jù);

5、步驟s2:根據(jù)所述遠(yuǎn)場(chǎng)三維散射數(shù)據(jù),將球坐標(biāo)系下的球面數(shù)據(jù)插值到直角坐標(biāo)系,然后對(duì)插值后的散射數(shù)據(jù)在每個(gè)維度上進(jìn)行逆傅里葉變換,得到目標(biāo)在三個(gè)維度方向上的散射成像;

6、步驟s3:通過(guò)所述三個(gè)維度方向上的散射成像,采用clean算法提取一維散射中心位置,將提取的所述一維散射中心位置組成三維散射中心的候選位置,然后采用clean算法對(duì)候選位置進(jìn)行幅度參數(shù)估計(jì),得到目標(biāo)三維散射中心模型;

7、步驟s4:對(duì)連續(xù)距離下的天線位置,依次獲取天線到每個(gè)散射中心的距離和姿態(tài)角,并修正距離參數(shù),通過(guò)天線方向圖獲取增益,重構(gòu)每個(gè)散射中心的復(fù)數(shù)散射場(chǎng),矢量疊加后得到散射總場(chǎng),將所述散射總場(chǎng)與所述連續(xù)距離散射數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,得到所述散射總場(chǎng)與所述連續(xù)距離散射數(shù)據(jù)的相似度。

8、優(yōu)選的,遠(yuǎn)場(chǎng)指觀測(cè)點(diǎn)即天線位置與仿真目標(biāo)中心的距離r滿足:

9、r>>2d2/λ

10、其中,d為目標(biāo)的最大尺寸,λ為測(cè)試頻率對(duì)應(yīng)波長(zhǎng),即天線位置在目標(biāo)散射場(chǎng)的遠(yuǎn)場(chǎng)區(qū)。

11、優(yōu)選的,所述遠(yuǎn)場(chǎng)三維散射數(shù)據(jù)指在給定天線距離r條件下,掃描頻率f±δf、掃描方位角φ±δφ、掃描俯仰角θ±δθ組成目標(biāo)的三維極坐標(biāo)球面掃描雷達(dá)散射截面矩陣。

12、優(yōu)選的,所述連續(xù)距離散射數(shù)據(jù)指在給定測(cè)試頻率f、方位角φ、俯仰角θ下,掃描距離組成的目標(biāo)一維雷達(dá)散射截面矩陣。

13、優(yōu)選的,所述步驟s1中,采用仿真軟件對(duì)目標(biāo)進(jìn)行遠(yuǎn)場(chǎng)掃頻、掃方位、掃俯仰的三維雷達(dá)散射截面仿真,得到遠(yuǎn)場(chǎng)三維散射數(shù)據(jù),具體包括:

14、步驟s1.1:對(duì)目標(biāo)進(jìn)行遠(yuǎn)場(chǎng)球面掃描仿真,設(shè)置遠(yuǎn)場(chǎng)平面波激勵(lì)源,掃描頻率f±δf、掃描方位角φ±δφ、掃描俯仰角θ±δθ,根據(jù)目標(biāo)最大尺寸d,確定所要獲得的掃描角度和頻率范圍,根據(jù)分辨率要求設(shè)置掃描點(diǎn)數(shù),距離向和方位向的成像長(zhǎng)度為:

15、

16、其中,c為光速,f、φ、θ分別為中心頻率、中心方位角、中心俯仰角,2δf、2δφ、2δθ分別為掃描頻率、掃描方位角、掃描俯仰角范圍,wr、waφ、waθ分別為距離向、方位向、俯仰向的成像長(zhǎng)度,對(duì)應(yīng)成像范圍分別為-wr/2~wr/2、-waφ/2~waφ/2、-waθ/2~waθ/2,成像分辨率為:

17、

18、其中,δwr、δwaφ、δwaθ分別為距離向、方位向、俯仰向的分辨率,nf、na、ne分別為距離向、方位向、俯仰向的掃描數(shù)量,工作頻率為f(對(duì)應(yīng)波矢k)時(shí)的散射雷達(dá)散射截面值表示為σ(k,φ,θ)。

19、優(yōu)選的,所述步驟s1中,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行近場(chǎng)到遠(yuǎn)場(chǎng)掃距離雷達(dá)散射截面仿真,得到連續(xù)距離散射數(shù)據(jù),其具體包括:步驟s1.2:對(duì)目標(biāo)進(jìn)行近場(chǎng)到遠(yuǎn)場(chǎng)連續(xù)距離下掃描仿真,設(shè)置天線方向圖g,頻率f、方位角φ、俯仰角θ,仿真r0到r下連續(xù)距離的散射雷達(dá)散射截面,記錄掃描點(diǎn)數(shù)和掃描位置。

20、優(yōu)選的,所述步驟s2具體包括:

21、步驟s2.1:球面掃描下每個(gè)極坐標(biāo)點(diǎn)的坐標(biāo)為非均勻網(wǎng)格采樣,采用最臨近插值將遠(yuǎn)場(chǎng)條件下的散射場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)插值到直角坐標(biāo)系,在波矢空間下的0階最臨近插值表示為:

22、σ(kx,ky,kz)=σ(argmindis(k'x,k'y,k'z))

23、其中,k'x,k'y,kz'表示在球坐標(biāo)下的波數(shù),kx,ky,kz表示直角坐標(biāo)系下的波數(shù),dis表示球坐標(biāo)數(shù)據(jù)位置與直角坐標(biāo)系網(wǎng)格位置之間的歐式距離;

24、步驟s2.2:選取插值后的散射數(shù)據(jù)矩陣向量,在距離向、方位向、俯仰向三個(gè)維度上進(jìn)行逆傅里葉變換,得到目標(biāo)在三個(gè)維度方向上的三個(gè)一維距離像;

25、所述三個(gè)維度指直角坐標(biāo)系下kx,ky,kz三個(gè)波矢量方向維度,所述數(shù)據(jù)矩陣向量指選取的三組維度下的中心數(shù)據(jù),即中心測(cè)試頻率、中心方位下的掃俯仰角數(shù)據(jù),中心俯仰角、中心方位下的掃頻數(shù)據(jù),中心測(cè)試頻率、中心俯仰角的掃方位角數(shù)據(jù),對(duì)散射數(shù)據(jù)進(jìn)行一維逆傅里葉變換,得到目標(biāo)距離像表示為:

26、

27、其中,ki分別表示kx,ky,kz,δki表示波矢帶寬,r表示波矢對(duì)應(yīng)距離序列,r=π/ki,提取的一維距離像記為:

28、i0(rl)=s(rl),l=1,...,l

29、其中,l為一維距離像離散坐標(biāo)序列數(shù)量,與對(duì)應(yīng)維度下波矢中對(duì)序列數(shù)量一致。

30、優(yōu)選的,所述步驟s3具體包括:

31、步驟s3.1:采用一維距離像散射中心提取clean算法,定義提取散射中心幅度截止閾值ε,分別提取距離像、方位向一維成像和俯仰向一維成像散射中心位置xt,sc,yt,sc,zt,sc;

32、所述采用一維clean算法分別對(duì)俯仰向、方位向和距離向一維距離像的散射中心進(jìn)行提取,由于俯仰向、方位向和距離向的一維距離像形式都一樣,距離向一維距離像散射中心的提取過(guò)程,同樣適用于方位向和俯仰向一維距離像散射中心提取,采用clean算法提取目標(biāo)一維距離像散射中心過(guò)程為:

33、步驟m1:初始化一維距離像,令t=1:

34、it-1(xl)=s(xl),l=1,...,l

35、步驟m2:選擇it-1(xl)中幅度平方最大點(diǎn)作為第t個(gè)散射中心位置估計(jì):

36、

37、步驟m3:計(jì)算散射中心位置xt,sc處的一維距離像點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù):

38、

39、估計(jì)處的散射中心幅值:

40、

41、it-1(x)=[it-1(x1),...,it-1(xl)]t

42、其中,“t”表示轉(zhuǎn)置,“h”表示共軛轉(zhuǎn)置;

43、|gt,sc|2≥ε,從距離像it-1(xl)中減去估計(jì)的散射中心距離像:

44、it(xl)=it-1(xl)-gt,sch(xl-xt,sc),l=1,...,l

45、t=t+1,轉(zhuǎn)到所述步驟m2;當(dāng)|gt,sc|2<ε時(shí),clean算法終止,完成一維距離像中散射中心提?。?/p>

46、步驟s3.2:將距離向、方位向、俯仰向提取的三組一維散射中心組合,將其作為三維成像中散射中心的候選位置,只計(jì)算散射中心候選位置的三維成像幅度,采用clean算法對(duì)目標(biāo)三維成像s(xt,yt,zt)進(jìn)行三維散射中心提取;

47、所述散射中心候選位置記為(xt,yt,zt),t=1,...,t,xt、yt、zt分別為距離向、方位向、俯仰向提取的一維散射中心位置,散射中心模型的成像結(jié)果可以表示為:

48、

49、其中,xi,yi,zi為三維散射中心待提取位置,一維的散射中心位置(xt,yt,zt)相當(dāng)于對(duì)應(yīng)三維空間網(wǎng)格的坐標(biāo),h()為三維成像點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù):

50、

51、其中,kx,0,ky,0,kz,0表示距離向、方位向和俯仰向頻域采樣起始波數(shù),wx,wy,wz分別表示距離向、方位向和俯仰向成像寬度,nx,ny,nz分別表示距離向、方位向和俯仰向頻域散射采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)。

52、優(yōu)選的,與一維距離像中散射中心提取clean算法相同,采用clean算法對(duì)目標(biāo)三維成像s(xt,yt,zt)進(jìn)行三維散射中心提取,每次迭代中找出三維成像中最強(qiáng)散射點(diǎn)位置與幅值,并在成像數(shù)據(jù)中減去該強(qiáng)散射點(diǎn)散射場(chǎng),直到所有強(qiáng)散射點(diǎn)特征均被提取出來(lái),殘差數(shù)據(jù)降低到截止閾值以下為止。

53、優(yōu)選的,所述步驟s4具體包括:

54、步驟s4.1:對(duì)于clean算法提取m個(gè)散射中心,幅值分別記為a1,...,am,這m個(gè)散射中心提取位置到觀測(cè)位置v1處的距離分別為r1,...,rm,r=(x,y,z),修正后的散射中心距離參數(shù)為散射中心與天線位置連線與觀測(cè)視角的夾角分別為α1,...,αm,得到每個(gè)夾角方向在天線方向圖上對(duì)應(yīng)的增益g1,...,gm,則在v1處的散射場(chǎng)可以表示為:

55、

56、其中,k為波矢量,j為復(fù)數(shù),v1處的雷達(dá)散射截面可以表示為

57、步驟s4.2:將連續(xù)距離下n個(gè)觀測(cè)位置v1,...,vn;處的散射場(chǎng)依次采用步驟s4.1的方法進(jìn)行計(jì)算,即可獲取連續(xù)距離下的散射場(chǎng),將散射中心重構(gòu)的距離——雷達(dá)散射截面曲線與仿真結(jié)果對(duì)比,其相似度由均方根誤差來(lái)表示:

58、

59、式中,ε為均方根誤差,σ1為散射中心重構(gòu)雷達(dá)散射截面,σ2為仿真雷達(dá)散射截面,n為連續(xù)距離下采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)。

60、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明具有以下有益效果:

61、本發(fā)明提供的連續(xù)距離變化下散射中心建模方法,通過(guò)clean算法提取遠(yuǎn)場(chǎng)散射中心,再通過(guò)散射中心和近場(chǎng)天線的位置和角度幾何關(guān)系對(duì)散射中心幅度進(jìn)行修正,可以通過(guò)遠(yuǎn)場(chǎng)數(shù)據(jù)重構(gòu)任意距離下的散射數(shù)據(jù),在保證了建模精度的同時(shí),極大的提高了建模的效率。

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