[发明专利]一种基于Hilbert-Huang变换的超宽带时域RCS测量信号处理方法

权利要求书

1.一种基于Hilbert-Huang变换的超宽带时域RCS测量信号处理方法，其中RCS含义为雷达散射截面积，其特征在于，所述包括：

步骤一、对原始雷达回波信号进行经验模态分解，得到所有IMF分量以及残差分量；其中IMF表示本征模态函数；

步骤二、计算所述原始雷达回波信号的近似熵；

步骤三、将所述近似熵作为阈值，将步骤一中得到的IMF分量进行后项叠加，以使原始雷达回波信号重构。

2.根据权利要求1所述的基于Hilbert-Huang变换的超宽带时域RCS测量信号处理方法，其特征在于，步骤一的具体过程为：

对于原始雷达回波信号X(t)，它的上、下包络线分别为u(t)和v(t)，则上、下包络的平均曲线为：

m(t)＝[u(t)+v(t)]/2 (1-1)

用h₁(t)代替X(t)，u₁(t)和v₁(t)分别表示了与h₁(t)相适应的上下包络线，重复以上过程，即：

h₂(t)＝X₁(t)-m₁(t) (1-3)

h_k(t)＝h_k-1(t)-m_k-1(t) (1-5)

若h_k(t)满足IMF条件，则将h_k(t)作为第一个IMF分量C₁(t)；将原始雷达波回波信号除去C₁(t)后的剩余部分记为r₁(t)，即：

C₁(t)＝h_k(t) (1-6)

r₁(t)＝X(t)-C₁(t) (1-7)

对信号的剩余部分r₁(t)继续进行EMD分解，直至分解所剩余部分为一单调信号或其值小于预先给定的值为止；最终分解将获得所有IMF分量及残差分量：

X(t)＝C₁(t)+C₂(t)+…+C_n(t)+R_n(t) (1-8)

3.根据权利要求1或2所述的基于Hilbert-Huang变换的超宽带时域RCS测量信号处理方法，其特征在于，所述步骤二具体为：

设原始雷达回波数据包含N点数据，即X＝[x(1),x(2),...,x(N)]；

(1)根据原始雷达回波数据，构建一组m维雷达回波子矢量：

X(i)＝[x(i),x(i+1),...,x(i+m-1)]，其中i＝1,…,(N-m+1)

(2)定义不同雷达回波子矢量X(i),X(j)间的距离d[X(i),X(j)]，其物理意义是两子矢量对应表示雷达回波能量元素中差值最大的一个，即：其中j＝1,…,(N-m+1)且j≠i；

(3)此时雷达回波子矢量X(i),X(j)中其他对应元素间差值小于d，并对每一个i值计算子矢量X(i)与其余子矢量X(j),j＝1,…,i-1,i+1…,(N-m+1)的距离d[X(i),X(j)]；

(4)在给定阈值r的条件下，计算每一个i值下不同雷达回波矢量间距离d[X(i),X(j)]小于r的数目Q，再计算该值与与距离总数N-m的比值，记作即：

Q为d[X(i),X(j)]＜r的数目 (3-5)

(5)对取对数，求其对所有i的平均值Φ^m(r)：

(6)再把维数加1，变成m+1，重复前四个步骤，进一步得和Φⁿ⁺¹(r)；

(7)得到该组雷达回波数据的近似熵为

当N为有限值时步骤(7)中近似熵的统计估计表示为:

F_ApEn(m,r,N)＝Φ^m(r)-Φ^m+1(r) (3-7)

4.根据权利要求1或2所述的基于Hilbert-Huang变换的超宽带时域RCS测量信号处理方法，其特征在于，还包括：

步骤四、对于步骤三中重构后的雷达回波信号进行以下计算得到目标物体的RCS；

其中E_object(f)是步骤三中重构后雷达回波信号对应的频谱；σ_object(f)为所述目标物体的RCS，C(f)为校准函数；f是雷达发送和接收信号的频率。