CN114936576B - 多旋翼无人机识别中的子块差分编码分布特征提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于无人机识别技术领域，具体涉及一种多旋翼无人机识别中的子块差分编码分布特征提取方法。本发明的方法首先通过对无人机目标的雷达回波数据序列进行短时付氏变换，获得时频谱图，然后，将时频谱图划分为多个互不交叠的子块，每一子块的元素值与子块均值差分，按差分值的正负编码和行顺序构成一个编码序列，并统计整幅时频谱图的各子块编码序列对应数值的概率分布，作为子块差分编码分布特征，完成对多旋翼无人机的识别。由于充分利用了子块结构的分布信息，能够从雷达回波数据中提取到有关目标的局部特征，增大了目标之间的细节差异，从而改善了对目标的识别率。对4类多旋翼无人机的仿真实验结果验证了方法的有效性。

Description

多旋翼无人机识别中的子块差分编码分布特征提取方法
技术领域
本发明属于无人机识别技术领域，具体涉及一种多旋翼无人机识别中的子块差分编码分布特征提取方法。
背景技术
随着无人机技术的快速发展，军事和民用领域的应用越来越广泛，给国家的安全也带来巨大的威胁，有必要对无人机进行反击作战。因此，准确识别出无人机的类型对国家防御作战具有非常重要的实用意义。
目前，子空间方法是一种识别无人机的经典方法，主要通过无人机目标的训练数据集建立变换子空间，提取目标的分类特征。但是，常规子空间只能提取全局结构特征，而弱化了局部结构特征，降低了目标细节上的差异，因此，常规多旋翼无人机子空间识别方法的目标识别率有进一步改善的余地。
发明内容
本发明的目的在于提出一种子块差分编码分布特征提取方法，通过将时频谱图划分为子块，并统计子块差分编码序列的分布信息，能够提取到反映目标细节的局部结构特征，增大了目标在细节上的差异程度，从而改善了对目标的识别率。
本发明的技术方案为：
多旋翼无人机识别中的子块差分编码分布特征提取方法，包括以下步骤：
S1、定义获取的多旋旋翼无人机的雷达回波训练数据序列为n维列矢量xij，i＝1,2,…g，j＝1,2…Ni，其中，i表示无人机的类别，g表示类别数，Ni表示第i类无人机目标的训练样本数，则总的训练样本数为
Figure BDA0003653610780000011
S2、对训练样本数据xij进行短时付氏变换，得时频谱图Sij：
Sij＝[sij,km]K×M   (1)
其中，sij,km表示时频谱图Sij中的元素，k＝1,2,…K，m＝1,2,…M，k为行下标，表示频率变化方向，m为列下标，表示时间变化方向，K是Sij的行数，M是Sij的列数；
S3、将时频谱图Sij划分为子块，得到子块差分编码序列：
以3x3的窗口在时频谱图Sij中进行不交叠滑动，得到多个3x3的子块，组成子块集Pij：
Pij＝[Wij,1 Wij,2 … Wij,L]   (2)
Figure BDA0003653610780000021
其中，Wij,l表示子块集Pij中的第l个子块矩阵，wij,l,tf表示子块矩阵Wij,l中的元素，L表示子块总数；计算子块矩阵Wij,l中所有元素的均值
Figure BDA0003653610780000022
Figure BDA0003653610780000023
子块元素减去均值，得：
Figure BDA0003653610780000024
其中
Figure BDA0003653610780000025
为子块中减去均值后的元素，对
Figure BDA0003653610780000026
进行如下编码：
Figure BDA0003653610780000027
其中，cij,l,tf是
Figure BDA0003653610780000028
对应的编码，子块中各元素编码按行的顺序组成0、1和2的差分编码序列cij,l：
cij,l＝[cij,l,11 cij,l,12 … cij,l,33]   (7)
S4、提取子块差分编码分布特征：
将差分编码序列cij,l作为一个三进制数计算其数值，统计整幅时频谱图中各子块差分编码序列值的重复出现次数，并组成矢量：
[ηij,1 ηij,2 … ηij,L]   (8)
其中，ηij,l为编码序列cij,l的重复出现次数，则时频谱图Sij对应的子块差分编码分布特征矢量hij为：
Figure BDA0003653610780000031
获取特征后，即可利用最近邻分类器对目标进行分类识别。
本发明的有益效果为，本发明充分利用了子块结构的分布信息，能够从雷达回波数据中提取到有关目标的局部特征，增大了目标之间的细节差异，从而改善了对目标的识别率。
具体实施方式
下面结合仿真以证明本发明的有效性和取得的进步：
采用4种类型的无人机进行仿真，包括三旋翼无人机、四旋翼无人机、六旋翼无人机、八旋翼无人机，其仿真参数如表1所示。仿真雷达参数包括：雷达载频为24GHz；脉冲重复频率为100KHz；目标与雷达间的距离200m；无人机相对于雷达的俯仰角为10°、方位角为30°
每类目标记录10s的雷达回波信号，并将其分为固定长度0.05s的段(至少包含一个旋转周期)，段之间的重叠为50％，每段包含0.05×100000＝5000个雷达回波采样数据点，每类共400段。在400段中随机选取200段作为训练数据集，其余200段作为测试数据集，则4类目标的训练数据集总共包括800个段，测试数据集包括800个段。对选取的训练数据集，利用本文方法提取子块差分编码分布特征，建立模板库，同样提取测试样本的子块差分编码分布特征，采用最近邻分类器进行分类，对4类多旋翼无人机的平均正确识别率达到95％。其中，信噪比为15dB。
表1四种无人机的仿真参数
Figure BDA0003653610780000032
Figure BDA0003653610780000041

Claims (1)

1.多旋翼无人机识别中的子块差分编码分布特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、定义获取的多旋旋翼无人机的雷达回波训练数据序列为n维列矢量xij，i＝1,2,…g，j＝1,2…Ni，其中，i表示无人机的类别，g表示类别数，Ni表示第i类无人机目标的训练样本数，则总的训练样本数为
Figure FDA0003653610770000011
S2、对训练样本数据xij进行短时付氏变换，得时频谱图Sij：
Sij＝[sij,km]K×M
其中，sij,km表示时频谱图Sij中的元素，k＝1,2,…K，m＝1,2,…M，k为行下标，表示频率变化方向，m为列下标，表示时间变化方向，K是Sij的行数，M是Sij的列数；
S3、将时频谱图Sij划分为子块，得到子块差分编码序列：
以3x3的窗口在时频谱图Sij中进行不交叠滑动，得到多个3x3的子块，组成子块集Pij：
Pij＝[Wij,1 Wij,2…Wij,L]
Wij,l＝[wij,l,tf]3×3,t,f＝1,2,3
l＝1,2,…L
其中，Wij,l表示子块集Pij中的第l个子块矩阵，wij,l,tf表示子块矩阵Wij,l中的元素，L表示子块总数；计算子块矩阵Wij,l中所有元素的均值
Figure FDA0003653610770000012
Figure FDA0003653610770000013
子块元素减去均值，得：
Figure FDA0003653610770000014
其中
Figure FDA0003653610770000015
为子块中减去均值后的元素，对
Figure FDA0003653610770000016
进行如下编码：
Figure FDA0003653610770000021
其中，cij,l,tf是
Figure FDA0003653610770000022
对应的编码，子块中各元素编码按行的顺序组成0、1和2的差分编码序列cij,l：
cij,l＝[cij,l,11 cij,l,12…cij,l,33]
S4、提取子块差分编码分布特征：
将差分编码序列cij,l作为一个三进制数计算其数值，统计整幅时频谱图中各子块差分编码序列值的重复出现次数，并组成矢量：
[ηij,1 ηij,2…ηij,L]
其中，ηij,l为编码序列cij,l的重复出现次数，则时频谱图Sij对应的子块差分编码分布特征矢量hij为：
Figure FDA0003653610770000023
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