CN116008918A - 多旋翼无人机识别中的谱图局部相位编码特征提取方法 - Google Patents

多旋翼无人机识别中的谱图局部相位编码特征提取方法 Download PDF

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CN116008918A
CN116008918A CN202211660377.0A CN202211660377A CN116008918A CN 116008918 A CN116008918 A CN 116008918A CN 202211660377 A CN202211660377 A CN 202211660377A CN 116008918 A CN116008918 A CN 116008918A
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周代英
冯健
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Abstract

本发明属于多旋翼无人机目标识别技术领域，具体涉及一种多旋翼无人机识别中的谱图局部相位编码特征提取方法。本发明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，将时频谱图像划分为多个互不交叠的子块，计算每一子块元素的相位值，按一定规则对元素相位值变换成二值化，将元素相位二进制数码与子块中心元素的数码异或后，按逆时针顺序构成一个编码序列，所有子块编码序列组成一个矢量，作为谱图相位局部编码特征，完成对多旋翼无人机的识别。由于充分利用了子块结构中相位信息，能够从雷达回波数据中提取到有关目标的结构形状特征，从而改善了对目标的识别率。

Description

多旋翼无人机识别中的谱图局部相位编码特征提取方法
技术领域
本发明属于多旋翼无人机目标识别技术领域，具体涉及一种多旋翼无人机识别中的谱图局部相位编码特征提取方法。
背景技术
目前，变换方法主要通过无人机目标的训练数据集按一定的准则建立变换矩阵，提取目标的分类特征。但是，常规变换方法只能从整体角度提取全局结构特征，而忽略了反映目标细节的局部结构特征，没有充分利用目标细节上的差异，因此，常规多旋翼无人机变换识别方法的目标识别率有改善的余地。
发明内容
本发明的目的在于提出一种谱图局部相位编码特征提取方法，通过将时频谱图划分为互不交叠的子块，按一定的规则对子块中的元素相位进行编码，作为识别特征，能够更好地表征目标的结构形状的信息，增大了目标在结构细节方面的差异程度，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谱图局部相位编码特征提取方法，包括以下步骤：
S1、定义获取的多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 BDA0004013572670000011
S2、对第i类无人机目标的训练样本数据xij进行短时付氏变换，得到时频谱图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，计算子块元素相位值：
以3x3的窗口在时频谱图Sij中按元素进行滑动，得到多个子块，组成子块集Pij：
Pij＝[Qij,1 Qij,2 … Qij,L]
Qij,l＝[qij,l,ef]3×3,e,f＝1,2,3
l＝1,2,…L
其中，Qij,l表示子块集Pij中的第l个子块矩阵，qij,l,ef中表示子块矩阵Qij,l中元素，L表示子块总数；
计算子块元素qij,l,ef的相位
Figure BDA0004013572670000021
Figure BDA0004013572670000022
其中，Im(·)和Re(·)分别表示取复数的虚部和实部；
S4、对时频谱图的子块列元素相位进行编码，获得局部相位编码特征：
按照元素相位的大小，将元素qij,l,ef的相位
Figure BDA0004013572670000023
二值化：
Figure BDA0004013572670000024
其中，
Figure BDA0004013572670000025
表示相位
Figure BDA0004013572670000026
二值化后的值；
将子块中心元素相位的二值化值
Figure BDA0004013572670000027
与子块中的其它元素相位的二值化值进行异或：
Figure BDA0004013572670000028
其中，xor表示异或操作，
Figure BDA0004013572670000029
表示异或后的相位值；
将
Figure BDA00040135726700000210
按如下顺序组成一个编码序列：
Figure BDA0004013572670000031
其中，
Figure BDA0004013572670000032
表示子块Qij,l对应的局部相位编码序列；
S5、将所有子块的局部相位编码序列组成矢量：
Figure BDA0004013572670000033
获得的矢量cij为数据序列xij的谱图局部相位编码特征。
获取特征后，可采用最小距离分类器对多旋翼无人机目标进行识别。
本发明的有益效果为，本发明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，将时频谱图像划分为多个互不交叠的子块，计算每一子块元素的相位值，按一定规则对元素相位值变换成二值化，将元素相位二进制数码与子块中心元素的数码异或后，按逆时针顺序构成一个编码序列，所有子块编码序列组成一个矢量，作为谱图相位局部编码特征，完成对多旋翼无人机的识别。由于充分利用了子块结构中相位信息，能够从雷达回波数据中提取到有关目标的结构形状特征，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。
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：
仿真实验设计了4种类型的无人机，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°
表1四种无人机的仿真参数
Figure BDA0004013572670000034
Figure BDA0004013572670000041
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，利用本文方法提取谱图局部相位编码特征，建立模板库，同样提取测试样本的谱图局部相位编码特征，采用最小距离分类器进行分类，对4类多旋翼无人机的平均正确识别率达到98％。其中，信噪比为10dB。

Claims (1)

1.多旋翼无人机识别中的谱图局部相位编码特征提取方法，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 FDA0004013572660000011
S2、对第i类无人机目标的训练样本数据xij进行短时付氏变换，得到时频谱图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，计算子块元素相位值：
以3x3的窗口在时频谱图Sij中按元素进行滑动，得到多个子块，组成子块集Pij：
Pij＝[Qij,1 Qij,2 … Qij,L]
Qij,l＝[qij,l,ef]3×3,e,f＝1,2,3
l＝1,2,…L
其中，Qij,l表示子块集Pij中的第l个子块矩阵，qij,l,ef中表示子块矩阵Qij,l中元素，L表示子块总数；
计算子块元素qij,l,ef的相位
Figure FDA0004013572660000012
Figure FDA0004013572660000013
其中，Im(·)和Re(·)分别表示取复数的虚部和实部；
S4、对时频谱图的子块列元素相位进行编码，获得局部相位编码特征：按照元素相位的大小，将元素qij,l,ef的相位
Figure FDA0004013572660000021
二值化：
Figure FDA0004013572660000022
其中，
Figure FDA0004013572660000023
表示相位
Figure FDA0004013572660000024
二值化后的值；
将子块中心元素相位的二值化值
Figure FDA0004013572660000025
与子块中的其它元素相位的二值化值进行异或：
Figure FDA0004013572660000026
e,f＝1,3
其中，xor表示异或操作，
Figure FDA0004013572660000027
表示异或后的相位值；
将
Figure FDA0004013572660000028
按如下顺序组成一个编码序列：
Figure FDA0004013572660000029
其中，
Figure FDA00040135726600000210
表示子块Qij,l对应的局部相位编码序列；
S5、将所有子块的局部相位编码序列组成矢量：
Figure FDA00040135726600000211
获得的矢量cij为数据序列xij的谱图局部相位编码特征。
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