一种中段突防场景目标RCS反演方法与流程

本发明涉及雷达目标rcs反演技术。更具体地，涉及一种中段突防场景目标rcs反演方法。

背景技术：

1、目前，实际应用中，由于环境和雷达系统等各种因素，往往无法得到场景下完整运动过程的目标雷达散射截面积(radar cross section,rcs)信息，而是部分运动轨迹的目标rcs信息，这在一定程度上降低了数字模拟的真实性。中段突防过程中，存在抛弃助推器，释放轻重诱饵过程，释放瞬间会对雷达系统探测各类目标rcs数据产生影响。同时可能释放的干扰机会影响雷达系统的探测，雷达需开启旁瓣对消等抗干扰处理，会对同一波束内雷达探测所得的目标rcs产生影响。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种中段突防场景目标rcs反演方法，以解决现有目标rcs信息不完整，且受到环境和系统等各种因素的影响，现有技术往往无法得到目标rcs完整轨迹数据的技术性难题。

2、为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

3、本发明第一方面提供一种中段突防场景目标rcs反演方法，包括：

4、获取各类目标部分轨迹的试验数据，

5、对试验数据进行初始阶段筛选，得到各类目标筛选后的rcs数据；

6、对筛选后的各类目标rcs数据进行平滑处理；

7、对平滑处理后的各类目标rcs数据进行异常检测和去除；

8、对去除异常值的各类目标rcs数据进行归一化处理；

9、对归一化处理后的各类目标rcs数据进行概率拟合，得到概率模型；

10、根据各类目标rcs的概率模型反演出完整轨迹的rcs数据，得到各类目标完整轨迹的rcs数据。

11、可选地，所述方法还包括

12、将所述获取的各类目标部分轨迹试验数据记为data，所述data为nhjcnt*nmaxrow*nitemnum的数据矩阵；

13、其中，nhjcnt为目标种类数，nmaxrow为每种目标的数据点数，nitemnum为每个数据点的数据项个数，第i个目标的第j个数据点的第k个数据项记为dataijk。

14、可选地，所述对试验数据进行初始阶段筛选包括

15、对所获取的各类目标部分轨迹试验数据data中各类目标datai的nmaxrow个数据点，根据时间信息筛选特定时间段内的数据点提取rcs信息，得到各类目标筛选并提取后的数据信息，记为datarcs；

16、其中，i＝1，2，...，nhjcnt，datarcs为nhjcnt*nselectrow的数据矩阵，nhjcnt为目标种类数，nselectrow为每种目标筛选后的数据点数，且nselectrow≤nmaxrow。

17、可选地，所述对筛选后的各类目标rcs数据进行平滑处理包括

18、依次遍历数据信息datarcs中当前第i类目标相邻两个数据点datarcsij和datarcsij+1的rcs值，

19、若datarcsij与datarcsij+1相等，则去掉其中一个，

20、若datarcsij与datarcsij+1不相等，则两个都保留，最终得到nsmoothrow个数据点；

21、其中i＝1，2，...，nhjcnt，j＝1，2，...，nselectrow-1，平滑处理后的datarcs为nhjcnt*nsmoothrow的数据矩阵，nsmoothrow为平滑处理后的数据点个数，且nsmoothrow≤nselectrow。

22、可选地，所述对平滑处理后的各类目标rcs数据进行异常值检测和去除包括

23、根据给定的rcs阈值rcs_value，对每类目标遍历nsmoothrow个数据点；

24、对当前第i类目标的每个数据点datarcsij；

25、若datarcsij超过rcs_value，则去除掉datarcsij，

26、否则datarcsij小于等于rcs_value，保留datarcsij，最终得到nlastrow个数据点；

27、其中，i＝1，2，...，nhjcnt，j＝1，2，...，nsmoothrow，异常值去除后的datarcs为nhjcnt*nlastrow的数据矩阵，且nlastrow≤nsmoothrow。

28、可选地，所述对去除异常值的各类目标rcs数据进行归一化处理包括

29、对各类目标rcs中数据datarcsi进行归一化处理，得到经过归一化处理后的数据standdatarcs；

30、其中，i＝1,2,…,nhjcnt，standdatarcs为nhjcnt*nlastrow的数据矩阵。

31、可选地，所述对归一化处理后的各类目标rcs数据进行概率拟合包括

32、s1：将经过归一化后的数据standdatarcs作为经验累积分布概率p1′；

33、s2：假设样本服从正态分布，估算出其正态分布的参数phat(1)和phat(2)；

34、s3：根据样本数据standdatarcs，参数phat(1)和phat(2)，求出其正态分布的理论累积分布函概率p1；

35、s4：将对应每个样本的经验累积分布概率p1′和理论累积分布概率p1求差并取出最大值，即k-s检验统计量dn；

36、重复上述步骤s1-s4，取得正态分布假设、伽马分布假设，指数分布假设、对数分布假设、瑞利分布假设和卡方分布假设的统计量dn；

37、s5：与临界值进行比较，判定假设dn大于临界值，拒绝样本服从假设的分布类型，反之，接受；

38、s6：取dn最小的假设分布。

39、可选地，根据各类目标rcs的概率模型反演出完整轨迹的rcs数据，得到各类目标完整轨迹的rcs数据包括

40、根据得到的概率模型和standdatarcsi，预测得到完整轨迹的rcs数据alldatarcs；

41、其中，alldatarcs是nhjcnt*nallrow的数据矩阵，nallrow是完整轨迹的数据点个数。

42、本发明第二方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现本发明第一方面提供的方法。

43、本发明第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现本发明第一方面提供的方法。

44、本发明的有益效果如下：

45、本发明所述方法对于中段突防场景目标rcs数据进行处理，得到更纯粹的目标rcs数据，为后续处理提供了数据基础；通过概率拟合，得到了各类目标的概率分布模型，使用概率分布模型反演出完整轨迹的目标rcs数据，提高了模拟的真实性和准确性；也为其他目标类型或场景类型下目标rcs数据处理提供了解决思路。

技术特征：

1.一种中段突防场景目标rcs反演方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对试验数据进行初始阶段筛选包括

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对筛选后的各类目标rcs数据进行平滑处理包括

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对平滑处理后的各类目标rcs数据进行异常值检测和去除包括

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对去除异常值的各类目标rcs数据进行归一化处理包括

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对归一化处理后的各类目标rcs数据进行概率拟合包括

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据各类目标rcs的概率模型反演出完整轨迹的rcs数据，得到各类目标完整轨迹的rcs数据包括

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

技术总结
本发明实施例公开一种中段突防场景目标RCS反演方法。在一具体实施方式中，该方法包括：获取各类目标部分轨迹的试验数据，对试验数据进行初始阶段筛选，得到各类目标筛选后的RCS数据；对筛选后的各类目标RCS数据进行平滑处理；对平滑处理后的各类目标RCS数据进行异常检测和去除；对去除异常值的各类目标RCS数据进行归一化处理；对归一化处理后的各类目标RCS数据进行概率拟合，得到概率模型；根据各类目标RCS的概率模型反演出完整轨迹的RCS数据，得到各类目标完整轨迹的RCS数据。本发明提高了模拟的真实性和准确性；也为其他目标类型或场景类型下目标RCS数据处理提供了解决思路。

技术研发人员：张醴丹,邵群,张琳,阮航
受保护的技术使用者：北京无线电测量研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1