雷达回波数量对目标分类识别结果的影响分析

徐晓天 孙聚芳

(成都中电锦江信息产业有限公司 成都 610051)

0 引言

雷达自动目标识别(Radar Automatic Target Recognition:RATR)是指在雷达目标检测的基础上，从接收到的雷达目标散射回波中提取目标的有关信息标志和选择反映目标属性的稳定特征，并利用已有的目标先验信息，完成对目标属性、种类或型号的自动识别［1］。为了更好的对目标进行分类识别，将空中目标分成航天飞行器、临近空间飞行器和空气动力飞行器三大类。其中航天飞行器包括卫星和弹道导弹;临近空间飞行器包括飞艇、气球、再入滑翔飞行器、高超声巡航飞行器、火箭动力飞行器等;空气动力飞行器包括喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机。本文主要讨论的就是第三类空气动力飞行器的识别。基于战时作战需求及目标类别的可分性，将3 种空气动力飞行器目标按类别划分为11类。基于宽带回波和窄带回波信息分类的流程如图1所示。

1 雷达参数和工作状态对提取调制谱特征的影响

1．1 雷达重复频率的影响

雷达脉冲重复频率fr等价于雷达目标回波信号采样率。脉冲重复频率过低会导致回波的方位采样速率过低，从而不能完整采集到高速旋转部件的调制周期，这样在实际回波的频谱分析中就不能显示所有的调制谱，难以分析其调制的周期性。飞机目标调制谱在频率轴上所占据的范围可由正调制谱或负调制谱最高次调制谐波分量频率fh=2vs/λ 确定，其中vd为旋转调制部件端部径向速度。若要得到无混叠的调制谱，雷达脉冲重复频率必须满足fr≥2fh［3］。

图1 目标回波信息分类流程框图

1．2 回波分量的影响

雷达接收机的线性动态范围有限，因此过大的机身分量使调制回波分量限幅，过大的噪声或干扰分量会淹没调制回波分量，都使得调制特征的提取变得困难。

1．3 雷达系统稳定性的影响

雷达系统的不稳定性和飞机的随机抖动也会影响回波中的调制分量，特别是特征谱线的宽度。

1．4 回波数量的影响(即持续照射时间的影响)

由于受雷达天线扫描的限制，有效回波数量难以覆盖低速旋转部件的调制周期，谱分辨力也会受到影响。设机械扫描雷达的方位波束宽度为α，扫描角频率为ω，则雷达持续照射时间T 必须满足T=α/ω≥TT，才能保证雷达每次扫描至少能采集到旋转部件的一个回波脉冲，其中TT为旋转部件时域调制回波周期。傅里叶频谱的频率分辨率为待分析信号积累时间长度即雷达持续照射时间的倒数，T 值越大，所获取调制谱频率分辨率就越高，反之则越低。

1．5 发射信号的影响

由于发射脉宽为τ 的单一载频矩形包络脉冲，因此桨叶调制回波不再是sinc 函数的全部形状，而是以周期Tr、脉宽τ 对sinc 函数的采样。更重要的是，雷达重复频率和桨叶旋转频率不同步，使得每一发射脉冲不一定能对准桨叶最大RCS 的位置，这会进一步减小桨叶回波的幅度甚至桨叶回波的数量，从而导致调制谱分辨力下降。

综上所述，若要获取稳定、可靠的调制周期特征，对雷达的基本要求是:稳定的雷达系统、较大的接收机线性动态范围、较高的重复频率和合适的天线转速［5］。由于目前雷达不能达到或者不能同时达到上述要求，使得利用调制谱特征进行的识别变得困难。

但在实际对目标识别的过程中，从雷达回波数据中可以提取目标的多种特征信息，因此把目标具有可分性的多种特征信息进行有效的融合，充分发挥各个特征的作用，可以有效提高目标分类的成功率、正确率及可信度。

2 实测数据识别结果统计

本文从雷达回波中提取待探测目标的多个特征信息，并应用贝叶斯分类技术对特征信息进行融合，得出此目标被判为三类机型的概率值，同时进行可信度分析，把目标判为融合概率值最大且位于可信度范围内的那一类机型。

2．1 指标定义

(1)识别次数:对目标进行跟踪识别的总次数，跟踪过程中，完成对目标的一次识别采集即为一次识别。

(2)识别成功次数:未提示识别失败的次数。在识别过程中，存在由于目标信噪比过低，采集波门偏离及特征不明显等因素导致无法识别的问题。因此定义识别成功次数为识别并输出识别结果的次数，无法识别的数据输出识别失败。

(3)识别正确次数:已知目标类型并被正确识别成该类型的次数。

(4)识别成功率:识别成功次数与识别次数之比。

(5)识别正确率:识别正确次数与识别成功次数之比。

2．2 识别结果统计

通过对实测的三类机型数据进行识别仿真，分别统计回波数量小于等于25、小于等于40、小于等于80 和小于等于200 时识别成功率和识别正确率。以回波数量小于等于200 为例给出三类机型的融合后验概率分布图，如图2、图3 和图4所示。

图2 直升机的融合后验概率分布图

图3 螺旋桨的融合后验概率分布图

图2 是对直升机识别时各个样本的融合后验概率分布图，共有753 个待识别样本。从图中可以看出，被错误识别的直升机样本大部分被识别为螺旋桨，因为重频较低，导致提取的调制周期变大，接近于螺旋桨的调制周期，所以被误识别为螺旋桨，且融合概率较高。因此，直升机易被识别为螺旋桨飞机。

图3 是对螺旋桨识别时各个样本的融合后验概率分布图，共有402 个待识别样本。从图中可以看出，被错误识别的螺旋桨样本大部分被识别为喷气式。在我们设定的准则下，经统计有12.8%的螺旋桨被识别为喷气式，而识别为直升机的只有3.2%。因此，螺旋桨飞机易被识别为喷气式飞机。

图4 喷气式的融合后验概率分布图

图4 是对喷气式识别时各个样本的融合后验概率分布图，共有317 个待识别样本。从图中可以看出，大部分喷气式样本的融合后验概率值都在0.9之上，与直升机和螺旋桨具有明显的可分性，因为喷气式具有高空、高速、大尺寸等特征，所以，喷气式是三类机型中最易识别的。

图5 识别率随回波数量变化统计图

图5 给出了四种回波数量下识别成功率和识别正确率随回波数量变化的统计图。如图5所示:

(1)三种机型的识别成功率和识别正确率都随着有效回波数量的增加而增加。因为当回波数量增加时，可以提高提取的目标特征信息的质量，增加可分性。

(2)识别成功率和识别正确率随回波数量的变化是慢变的，并不是成比例增长的。因为回波数量只是影响提取调制特征的一个因素，如果其他因素如雷达脉冲重复频率、发射信号等因素不达标，也会影响目标特征的提取，导致提取的特征质量下降，这种情况下即使有再多的回波数量，其识别结果也不好。

(3)三类机型中直升机随回波数量的增加，其识别成功率和识别正确率提高最大。因为直升机的旋翼旋转速度相对较慢，较少的回波数量难以覆盖低速旋转部件的调制周期，所以直升机的识别成功率和识别正确率都低于喷气式和螺旋桨飞机。而随着回波数量的增加，提取的直升机调制特征变化最明显，所以其识别率增长最快。

3 总结

本文在综合目标识别的模型下，针对喷气式、螺旋桨和直升机三类机型，统计了不同回波数量条件下三类目标识别的成功率和正确率，并对回波数量对识别结果的影响进行分析。通过仿真可知，在其他条件不变的情况下，随着回波数量的增加，识别成功率和识别正确率都有所增加。由于三类机型的结构不同，每类机型增加的比例并不一样。经分析，在雷达其他条件不变的情况，在满足识别时间、运算量等各类指标要求的前提下，可用的回波数量越多，识别结果越好。但是随着回波数量的不断增加，三类机型的识别成功率和识别正确率是否会一直保持缓慢增长还是会趋于平稳，由于现有条件限制无法论证，有待进一步讨论。

［1］柴晶.雷达高分辨距离像目标识别的拒判算法和特征提取技术研究［D］.西安电子科技大学.2010.

［2］Peter Tait，罗军等译.雷达目标识别导论［M］.电子工业出版社.2013.

［3］程荣刚.基于JEM 特征的空中飞机目标分类方法研究［D］.西安电子科技大学.2012.

［4］陈娟.基于多特征融合的雷达目标识别［D］.西安电子科技大学.2010.

［5］丁建江.防空雷达目标识别技术［M］.国防工业出版社.2008.