协同探测网任意配置的目标建模方法
【专利摘要】本发明提供一种协同探测网任意配置的目标建模方法，根据协同探测网的任意配置和目标，将不同通道目标RCS起伏特性建模为不同分布函数，包括不同参数或不同类型的分布函数，解决目标任意起伏特性的建模问题；将不同通道目标RCS的相关性建模为分数阶指数部分相关，解决了目标任意相关性的建模问题，从而实现任意配置协同探测网目标准确建模。进一步，考虑到适应各个通道RCS起伏具有分布变化范围较大、拖尾特征较长的目标，本发明提出了一种广义的新分布模型，适应更复杂目标。
【专利说明】协同探测网任意配置的目标建模方法
【技术领域】
[0001]本发明属于雷达技术，特别涉及雷达协同探测网中目标建模技术。
【背景技术】
[0002]协同探测网是一种利用分布在空间不同位置的多部雷达、多种频率和多种极化方式等，对关注区域实施独立监视和协同探测的网络化雷达探测系统。协同探测网，具有抗毁抗干扰、探测能力、搜索速度和增强跟踪能力强的特点，在陆、海、空、天一体化无死角联合防御中有广阔的发展空间。
[0003]协同探测网，可以获取目标在不同空间位置、不同频率和不同极化方式下的多维度的目标电磁散射RCS信息。
[0004]雷达目标散射截面RCS通常建模为非起伏模型和独立或全相关同分布起伏模型，其主要针对配置单一雷达系统，如特殊位置的雷达，采用特殊的频率和极化配置的系统，特殊目标(如校正球等)的RCS具有非起伏特性或独立/全相关同分布起伏特性。比如，在文献:脉冲雷达目标探测的统计理论“A statistical theory of target detection bypulsed radar,，’IRE Trans.1nform.Theory, vol.n0.6，Apri11960，pp.59-267，，中，Marcum将目标在时间脉冲维的目标RCS建模为确定常数，即建模为非起伏目标。在文献:起伏的目标的检测概率“Probability of detection for fluctuating targets, IRE Trans.1nfor.Theory, vol.6, n0.2, pp.269-308，Apri11960” 中，Swerling 利用指数分布和 4。卡方分布，将目标在时间维或频率维的目标RCS建模为独立或全相关同分布模型，产生了四种Swerling模型。上述建模方法只针对特殊配置下的协同探测网目标建模，不能应用于在任意配置下协同探测网复杂目标的精确建模，从而影响协同探测网系统设计和性能分析。任意配置是指协同探测网雷达个数及其空间分布、频率和极化等配置具有任意性。
【发明内容】
[0005]本发明所要解决的技术问题是，克服现有建模方法配置特殊化，无法对不同通道目标RCS非理想特性建模的问题，提供一种能适应协同探测网任意配置的目标建模方法。
[0006]本发明为解决上述技术问题所采样的技术方案是，协同探测网任意配置的非独立同分布目标建模方法，包括以下步骤:
[0007]步骤1、确定协同探测网配置:协同探测网工作模式、雷达个数、各雷达空间位置、频率、极化方式等；
[0008]步骤2、对当前目标进行分类,如为起伏目标进入步骤4,如为非起伏目标进入步骤3;
[0009]步骤3、非起伏目标RCS建模:根据协同探测网配置以及当前目标的RCS散射特性和距离衰减特性将每个通道RCS建模为幅度不同的常数值；
[0010]步骤4、起伏目标RCS建模:根据协同探测网配置以及当前目标的RCS散射特性和距离衰减特性，将不同通道的目标RCS起伏特性建模为非同分布函数，包括非同类型以及非同参数的分布函数；将不同通道RCS的相关特性建模为分数阶指数部分相关模型；所述非同分布包括了所有通道之间均不同，或者所有通道之间一部分相同、一部分不同的情况；所述部分相关包括了不相关(相关系数为O)、全相关(相关系数为I)、以及部分相关(相关系数范围为(O，I))的情况；
[0011 ] 步骤5、根据协同探测网配置和目标在每个通道不同的RCS幅度模型，或者目标RCS起伏模型以及相关模型确定当前目标下协同探测网的目标模型。
[0012]根据协同探测网的任意配置和目标，将不同通道目标RCS起伏特性建模为不同分布函数(包括不同参数或不同类型的分布函数)，解决目标任意起伏特性的建模问题；将不同通道目标RCS的相关性建模为分数阶指数部分相关，解决了目标任意相关性的建模问题，从而实现任意配置协同探测网目标准确建模。
[0013]进一步，考虑到适应各个通道RCS起伏具有分布变化范围较大、拖尾特征较长的目标，本发明提出了一种广义的新分布模型:α-μ分布。
[0014]本发明的有益效果是，所建立的非独立同分布目标模型适用于协同探测网的任意配置，其可准确描述复杂目标的物理和运动特征，适用范围广。进一步的，所提出的广义α-μ分布适用于各个通道起伏分布变化范围较大、或拖尾较长的目标，可以包含指数分布、4°卡方分布、Gamma分布、Weibull分布等,适应更复杂目标。
【专利附图】
【附图说明】
[0015]图1是协同探测网一个典型目标RCS在空间不同观测角的起伏特性:图1(a)为观测角Θ e [0°，30° ]的起伏特性图，图1(b)为观测角Θ e [40° ,70° ]的起伏特性图。
[0016]图2是协同探测网一个典型目标RCS关于空间角度的相关性图。
[0017]图3是实施例流程图。
[0018]图4是实施例协同探测网任意配置的目标非独立同分布建模示意图。
【具体实施方式】
[0019]为了验证非独立同分布模型对协同探测网目标RCS建模的有效性，分别使用的α-μ分布函数、Lognormal分布函数、指数分布函数、4° x 2分布函数进行目标RCS起伏特性建模，用分数阶指数相关模型对目标RCS相关特性建模。对一典型目标进行电磁散射仿真验证实验如下:
[0020]当方位观测角Θ e [0°，30° ]时，如图1(a)所示，α-μ分布拟合参数为形状参数α =0.27, U =5.14，尺度参数Ω = 0.02 ;仿真与各分布吻合情况，可以看出ct
分布相比其他分布可以更好的表征目标起伏特性；当方位观测角Θ e [40° ,70° ]时，如图2(b)所示，α-μ分布拟合参数为α = 0.76, μ = 1.34, Ω = 0.73。仿真数据与α-μ分布或者指数分布能较好吻合。上述仿真结果说明，即使是同一目标针对同一协同探测网中不同的节点(通道)而言，使用不同参数的分布函数进行建模，或者使用不同类型的分布函数进行建模能更好地表征目标起伏特性。
[0021]如图2所示，电磁仿真数据空间观测角Θ的相关性与分数阶指数相关函数的吻合情况图，分数阶指数模型为，P1 = 0.7,a = 0.5o结果表明，不同观测角Θ下的相关性不同，使用部分相关模型能更好地表征目标RCS的空间相关性。
[0022]基于上述仿真结果，本发明根据协同探测网的具体配置和目标电磁散射特性，针对起伏目标，将不同通道目标RCS建模为不同分布的随机变量，再将不同通道目标RCS的相关性建模为分数阶指数相关特性。
[0023]以下给出协同探测网的目标建模的具体方法，如图3所示:
[0024]步骤1、确定协同探测网配置:确定协同探测网工作模式、雷达个数、空间位置、工作频率、收发天线极化方式等配置参数。
[0025]步骤2、目标分类:根据步骤I确定的协同探测网具体配置，结合雷达目标的材料、尺寸、几何结构等物理特点分析目标电磁散射特点，将目标分为起伏目标和非起伏目标:
[0026]2.1、非起伏目标确定:目标电磁散射特性与目标的尺寸、形状、材料、几何结构以及雷达观测角度、载频、极化方式等无关，如均匀静止目标和校正球等特殊目标，具有均匀的电磁散射特性。将这类目标确定为非起伏目标，即将单个通道幅度RCS建模为确定常数，进入步骤3 ；
[0027]2.2、起伏目标确定:复杂雷达目标的电磁散射特性与目标尺寸、形状、材料、几何结构以及雷达观测角度、载频、极化方式等因素有关。将这类目标确定为起伏目标，即将单个通道RCS建模为随机变量，进入步骤4。
[0028]步骤3、非起伏目标不同幅度建模:根据雷达具体目标RCS散射特性和距离衰减特性，将协同探测网不同位置雷达、不同频率和不同极化通道目标RCS建模为不同大小的确
定常数。
[0029]步骤4、起伏目标非同分布建模，如图4所示:针对协同探测网的具体配置和目标类型，确定协同探测网目标RCS随机变化的分布函数，并不同通道的目标RCS起伏特性建模为不同分布函数，之后进入步骤5。已公开的分布模型主要包括:指数分布、4° X 2分布、Ga_a分布、Weibull分布、Lognormal分布。实际应用中，可以根据需要选择一类分布函数或多类分布函数进行建模。实施例中给出一种优选实施例，针对不同类型的起伏目标给出了优选的分布函数类型:
[0030]指数分布:当每一个分辨单元可以看成是有大量独立散射体构成的目标，且每一个散射体都有自己固定的RCS且在空间上随机分布。则目标RCS起伏特性优选为指数分布。
[0031]4° X 2分布:当目标由大量较弱的散射体和一个强散射体构成，目标RCS起伏特性确定优选为4° X2分布。
[0032]Gamma分布确定:当目标具有非平稳或者非均匀散射特性，可将RCS起伏特性优选为Gamma分布。
[0033]Weibull分布:当目标电磁散射特性随频率、极化、空间位置等因素变化具有比Gamma分布更长的拖尾特性(信号慢衰减)，RCS起伏特性优选为Weibull分布。
[0034]Lognormal分布:当目标电磁散射特性随频率、极化、空间位置等因素变化具有比Gamma分布和Weibull分布更长的拖尾特性，将RCS起伏特性确定为Lognormal分布。
[0035]当目标电磁散射特性随频率、极化、空间位置等因素在指数，4° X2，Gamma,Weibull等较大分布范围内变化，或具有较长拖尾特性的情况，本发明在此提出一种新的优选的分布函数，α-μ分布:
[0036]α-μ分布的概率密度函数f ( σ )为:
【权利要求】
1.协同探测网任意配置的目标建模方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤1、确定协同探测网配置:协同探测网工作模式、雷达个数、各雷达空间位置、频率、极化方式等； 步骤2、对当前目标进行分类,如为起伏目标进入步骤4,如为非起伏目标进入步骤3 ； 步骤3、非起伏目标RCS建模:根据协同探测网配置以及当前目标的RCS散射特性和距离衰减特性将每个通道RCS建模为幅度不同的常数值； 步骤4、起伏目标RCS建模:根据协同探测网配置以及当前目标的RCS散射特性和距离衰减特性，将不同通道的目标RCS起伏特性建模为非同分布函数，包括非同类型以及非同参数的分布函数；将不同通道RCS的相关特性建模为分数阶指数部分相关模型；所述非同分布包括了所有通道之间均不同，或者所有通道之间一部分相同、一部分不同的情况；所述部分相关包括了不相关(相关系数为O)、全相关(相关系数为I)、以及部分相关(相关系数范围为(O, I)) 的情况； 步骤5、根据协同探测网配置和目标在每个通道不同的RCS幅度模型，或者目标RCS起伏模型以及相关模型确定当前目标下协同探测网的目标模型。 根据协同探测网的任意配置和目标，将不同通道目标RCS起伏特性建模为不同分布函数(包括不同参数或不同类型的分布函数)，解决目标任意起伏特性的建模问题；将不同通道目标RCS的相关性建模为分数阶指数部分相关，解决了目标任意相关性的建模问题，从而实现任意配置协同探测网目标准确建模。
2.如权利要求1所述协同探测网任意配置的目标建模方法，其特征在于，所述分布函数包括α-μ分布函数，其概率密度函数f (σ)为: w λ αμμ&ψΑ σα_ /(σ)-『,「("广xP 其中，α为形状参数，Ω为尺度参数，μ为附加形状参数，μ = Ε[σα]/ν[σα]，Ε[.]表示统计期望，V[.]为方差，σ表示RCS值，函数r(/^=￡>Wi。
3.如权利要求1或2所述协同探测网任意配置的目标建模方法，其特征在于，部分相关模型为分数阶指数相关模型P:
Mli
P=Pi I 其中，Λ δ表示不同通道间空间角度、频率、极化或时间的差异大小；P1S—步相关系数，Ple [0,1] ;a为去相关阶数，用于控制通道之间RCS去相关速度，其典型值为a e (O, 2]。
【文档编号】G01S7/41GK104020458SQ201410182332
【公开日】2014年9月3日 申请日期:2014年4月30日 优先权日:2014年4月30日
【发明者】崔国龙, 汪兵, 王佰录, 李小龙, 易伟, 杨建宇, 杨晓波, 孔令讲 申请人:电子科技大学