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专利号: 2023106942640
申请人: 南京信息工程大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-09-23
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种无人机识别分类方法,其特征在于,包括:获取LFMCW雷达采集的无无人机存在时的环境杂波和有无人机存在时的探测回波;

对目标无人机的各个次探测点进行回波仿真,获取相应的理论回波;所述次探测点为非旋翼对应的探测点;

对环境杂波和理论回波进行离散化和矩阵结合生成字典集;

基于字典集采用OMP算法对探测回波进行杂波抑制生成抑制后回波;

对抑制后回波提取旋翼的多普勒特征并估算旋翼的旋转速度和叶片长度;

根据旋翼的旋转速度和叶片长度对目标无人机进行识别分类。

2.根据权利要求1所述的无人机识别分类方法,其特征在于,所述理论回波Sri(t)为:式中,Sri(t)为次探测点i的理论回波,Ari为雷达接收机对非探测点i的回波信号幅度,j为虚数单位,fc为信号载频,c为光速,K为线性调制信号调频斜率,t为时刻,τi为雷达接收机对非探测点i的回波时延,τi=2Ri(t)/c,Ri(t)为时刻t雷达接收机到非探测点i的距离,I为次探测点数量。

3.根据权利要求1所述的无人机识别分类方法,其特征在于,所述对环境杂波和理论回波进行离散化和矩阵结合生成字典集包括:′ ′

将环境杂波Sr(t)和理论回波Sri(t)离散化为向量Sr、Sri:′ ′ ′ ′ ′ T

Sr=[Sr(1),Sr(2),…Sr(n)…,Sr(N)]′ T

Sri=[Sri(1),Sri(2),…Sri(n)…,Sri(N)];i=1,2,…,I′ ′

式中,Sr (n)、Sri(n)为环境杂波和次探测点i的理论回波在采样点n的取值,N为采样点数量;

′

将向量Sr、Sri作为原子进行矩阵结合生成字典集D:′

D=Sr1∪Sr2∪,…,∪SrI∪Sr式中,I为次探测点数量。

4.根据权利要求3所述的无人机识别分类方法,其特征在于,所述基于字典集采用OMP算法对探测回波进行杂波抑制生成抑制后回波包括:将探测回波Sr(t)离散化为向量Sr:T

Sr=[Sr(1),Sr(2),…Sr(n)…,Sr(N)]式中,Sr(n)为探测回波在采样点n的取值,N为采样点数量;

创建空矩阵Dnew,初始化残差r=Sr、序号k=1、次数p=1;

重复步骤S1‑S4,直至p>I+1:S1、计算字典集D中各个原子与向量Sr的贡献度αq:αq=

式中,Dq为字典集D中第q个原子,q=1,2,…,I,I+1;αq为原子Dq与矩阵Sr的贡献度,为计算Dq、Sr的向量内积;

S2、获取贡献度αq的取值最大时对应的原子记为Dm,m=1,2,…,I,I+1;将其作为空矩阵Dnew的第k个列向量加入空矩阵Dnew中,将原子Dm从字典集D中删除;

S3、根据空矩阵Dnew、向量Sr采用最小二乘法计算残差r的取值最小时,原子Dm与向量Sr的相关度λm:S4、令序号k=k+1,次数p=p+1;

根据向量Sr、原子Dm、相关度λm计算抑制后回波式中,‖·‖2为二范数。

5.根据权利要求1所述的无人机识别分类方法,其特征在于,所述对抑制后回波提取旋翼的多普勒特征并估算旋翼的旋转速度和叶片长度包括:对抑制后回波进行时频联合分析,获取旋翼的多普勒时频图;

统计旋翼的多普勒时频图中频率峰值次数,根据频率峰值次数估计旋翼的旋转速度ω:式中, 为频率峰值次数, 为旋翼数量, 为每个旋翼的叶片数量;

获取旋翼的多普勒时频图的多普勒频移,并结合旋翼的旋转速度,估算旋翼的叶片长度L:式中,fc为信号载频,c为光速,fd为多普勒频移。

6.根据权利要求1所述的无人机识别分类方法,其特征在于,所述根据旋翼的旋转速度和叶片长度对目标无人机进行识别分类包括:获取经典无人机的旋翼的旋转速度和叶片长度;

基于旋翼的旋转速度和叶片长度对目标无人机和经典无人机进行比较,获取比较指标J(xa,xb):式中,xa,xb为第a架目标无人机和第b架经典无人机;xa,μ、μb,μ为第a架目标无人机和第b架经典无人机的第μ个特征参数,μ=1时,特征参数为旋翼的旋转速度,μ=2时,特征参数为旋翼的叶片长度;

取比较指标J(xa,xb)最小时的xa、xb,判定目标无人机xa和经典无人机xb为同类别。

7.一种无人机识别分类装置,其特征在于,所述装置包括:回波获取模块,用于获取LFMCW雷达采集的无无人机存在时的环境杂波和有无人机存在时的探测回波;

回波仿真模块,用于对目标无人机的各个次探测点进行回波仿真,获取相应的理论回波;所述次探测点为非旋翼对应的探测点;

字典集模块,用于对环境杂波和理论回波进行离散化和矩阵结合生成字典集;

回波抑制模块,用于基于字典集采用OMP算法对探测回波进行杂波抑制生成抑制后回波;

旋翼估算模块,用于对抑制后回波提取旋翼的多普勒特征并估算旋翼的旋转速度和叶片长度;

识别分类模块,用于根据旋翼的旋转速度和叶片长度对目标无人机进行识别分类。

8.一种电子设备,其特征在于,包括处理器及存储介质;

所述存储介质用于存储指令;

所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1‑6任一项所述方法的步骤。

9.一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权利要求1‑6任一项所述方法的步骤。