基于微动特征的飞机目标识别

唐京海 卢玉林 田金星 卢芳春

(驻湖北荆州市南湖机械总厂军事代表室 湖北 荆州 434000)

0 引言

如何有效识别不同飞机目标是雷达技术人员一直关注的热点问题，在现代战争中，根据不同的战场环境和目的，直升机、螺旋浆飞机和喷气式飞机由于自身特点不同，担负不一样的作战任务，三类飞机带来的威胁也大不相同，因此对这三类目标有效分类识别具有较大的实战意义。

运动目标除质心平动以外，目标或者目标部件必然存在振动、转动或加速运动等微小运动，这些表征目标运动状态的细节特征称为微动特征。对于点目标，微动特征主要表征了其非匀速运动；对扩展刚体目标，微动特征主要表征目标各部件之间运动的差异。根据运动目标的多普勒效应，微动可以对雷达回波产生额外的频率调制，通常称此频率为微多普勒频率。微多普勒特征包含了关于目标几何结构和运动特性的细节信息，与目标外形、尺寸以及材料无关，仅与目标的运动状态有关，可辨识性强[1]。因此，可以找到不同类型运动目标微多普勒调制的差异，从中可以提取对应的特征来实现对不同目标的分类[2]。

本文深入分析了运动目标的微多普勒特征及其提取方法，通过模板匹配分类算法对提取的运动目标微多普勒特征进行分类识别。文中仿真实验体现了提取微多勒特征进行分类识别的有效性，实地检飞试验也验证了微多普勒特征对直升机、螺旋浆飞机和喷气式飞机目标的较好识别效果。

1 飞机目标微多普勒特征的提取及分类

1.1 飞机调制谱模型

1)飞机旋翼的理论模型

假设雷达远场有一个飞机目标，飞机的径向运动速度为VR，旋翼的方位角和俯仰角分别为α和β，旋翼旋转中心高度为h。飞机旋转部件包含N个桨叶，且每个桨叶是同类线性刚性天线。桨叶旋转角速度为Wr，有效桨长为L=L2-L1，L1为桨叶根部离旋转中心的距离(对于直升机的桨叶，桨叶根部与旋转中心重合，即L1=0；对于螺旋桨飞机和涡扇喷气飞机的桨叶，即L1≠0)，L2为桨叶尖部离旋转中心的距离。设θ0为基准桨叶的旋转初相角，则t时刻的旋转角为θt=θ0+Wrt，R0为旋转中心到雷达的初始距离，则t时刻旋转中心到雷达的距离为Rt=R0+vt。

设雷达发射窄带相参信号为

x(t)=exp(j2πf0t)

(1)

式中：f0为雷达工作频率。补偿多普勒频率和去载频后，目标回波信号为[3]

(2)

旋转部件回波的频域表示

(3)

(4)

由此可得调制谱的单边谱宽为：

(5)

2)周期性调制谱特性

旋转部件调制特征产生的时域和频域参数模型，表明旋转部件回波复包络的调制特性主要由螺旋桨结构参数N、L1、L2，转速参数Wr和雷达参数λ共同决定，与飞机的速度、距离、高度和时间无关[4-5]。而现代飞机的桨数和桨速已经按空气动力学设计为最佳，正常巡航时通常是恒速转动。因此，喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机旋转部件周期性调制谱具有自身的特点，只由飞机的桨数和桨速决定，可作为飞机目标微动分类特征。

1.2 调制谱特征提取流程

设通过目标识别波形获得目标的信号幅度谱为

s=[s0,s1,…,sM-1]

(6)

式中M为脉冲数。目标回波信号的调制谱特征提取步骤如下：

1)首先通过CLEAN算法[6]对回波进行预处理，抑制地杂波；

2)计算预处理后的目标调制谱；

3)将飞机平动多普勒分量移动至零频处；

4)对调制谱求模，得到向量x；

5)对目标调制谱进行变换，得其变换域特征y=xW，其中WM×3为事先获得的特征变换矩阵，暂定为三阶，可扩展；y即为获得的调制谱特征矢量。

1.3 模板匹配分类算法

在获得目标的调制谱特征后，采用模板匹配分类算法对获得的特征进行分类识别。

假设{Tik,i=1,2,…,c;k=1,2,…,Ki}表示第i类目标的第k个特征模板，其中c为目标类别数，Ki表示第i类目标的模板个数。

假设Yt为测试目标的特征矢量，则Yt与模板Tik的欧氏距离为：

dik=‖Yt-Tik‖2,i=1,2,…,ck=1,2,…,Ki

(7)

Yt与第i类目标的距离定义为Yt与第i类目标各模板的欧氏距离的最小值，即

(8)

定义测试特征Yt对第i类目标的相对隶属度

si=f(-di)，i=1,2,…,c

(9)

式(9)中f(x)为特征散布函数。则测试特征Yt对第i类目标的基本概率赋值为

(10)

在式(10)求出的c个概率赋值中寻求最大概率，即测试目标的最终识别结果：

(11)

2 仿真实验

2.1 仿真试验

选取喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机三种类型飞机进行调制谱特征仿真分析实验。仿真参数如下：雷达频段为UHF，雷达采用线性调频波形，脉冲重复频率为4kHz，带宽2.5MHz，脉冲宽度40μs，脉冲数64，波束驻留时长16 ms，目标仰角5°。直升机旋翼半径为5.965m，叶片数目为4，旋转速率为320r/min，喷气式飞机和螺旋桨飞机纵轴相对雷达视线夹角为45°。飞机旋转结构参数如表1所示。

表1 飞机旋转结构参数

通过仿真得到三类飞机微动特征调制谱：

图1～图3分别为喷气式飞机、直升机、螺旋桨飞机三类目标微动特征调制谱，三幅图中(b)为便于观察将频域展宽的结果。从图1～图3可看出，喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机的调制谱具有明显的差异性。在UHF波段，喷气式飞机的调制谱为单独的一根谱线；直升机的调制谱带宽接近4kHz，谱线间隔20Hz左右；螺旋桨飞机的调制谱介于喷气式飞机和直升机之间，谱线间隔80Hz左右。

利用上述调制谱特征，通过模板匹配算法对三类飞机进行仿真识别实验，每类飞机分别选取200个训练样本和测试样本，进行500次蒙特卡罗，得到识别结果如表2所示。

表2 三类飞机的分类仿真识别结果

可以看出喷气式飞机能很好地被识别，达到100%的识别率，螺旋浆飞机识别性能最差，有相当一部分分别被识别为直升机和喷气式飞机。

2.2 校飞试验

为进一步验证利用调制谱特征对飞机目标分类的有效性，利用某型UHF频段雷达原理样机开展分类专项校飞试验。通过校飞试验提取空军现役的两型螺旋桨运输机、两型直升机和喷气式民航飞机的回波调制谱，并验证利用调制谱特征对飞机目标的分类效果，试验地点在北京东郊。整个试验分两个阶段进行，第一阶段试验对象为运输机和直升机，飞行航线如图4所示；第二阶段试验对象选取固定航线上20个航班的喷气式民航飞机(相向、背向航班各10个)。试验过程中，运输机和直升机每架飞机飞行一个架次、两个进入，雷达工作在全空域警戒模式、每分钟6转，每录取三帧目标给出一次目标分类识别结果，对比实际目标得到三类飞机的校飞试验分类识别结果如表3所示。

表3 三类飞机的校飞识别结果

可以看出，利用调制谱特征可以较好地对各类目标进行分类识别，平均分类正确率为89.6%。

3 结束语

微多普勒频率能较好反映运动目标的微动特征，这些特征与目标尺寸、材料无关，具有较好的稳定性，仿真试验和检飞试验表明，飞机目标的调制谱特征可有效区分喷气式飞机、螺旋桨飞机和直升机。

当然还存在一些影响微多普勒调制谱的因素，比如俯仰角、方位角等。由于飞机目标相对于雷达的俯仰角一般较小，因此俯仰角对飞机目标的调制谱特征影响不大；方位角对直升机、喷气式飞机调制谱影响较小，但对螺旋浆飞机调制谱影响比较明显。理论上，螺旋桨飞机的螺旋桨旋转面相对雷达的角度会随飞机姿态变化，进而影响雷达回波调制谱以及目标识别的效果。