[发明专利]基于极化特征的城市低空小目标分类识别系统

说明书

本发明提供了基于极化特征的城市低空小目标分类识别系统，包括：获取模块，用于获取雷达全极化回波数据；处理模块，所述处理模块用于极化散射特征参数的提取；所述处理模块根据不同目标的极化散射特征参数，采用模糊支持向量机的分类方法进行目标分类。本发明对城市低空各类目标检测以及特征提取的基础上，根据目标和环境的雷达回波信号，结合各类目标的电磁散射机理，提取低空目标的有用信息标志和稳定特征，进而判断目标的属性、类别或类型。

技术领域

本发明涉及监控领域，尤其涉及基于极化特征的城市低空小目标分类识别系统。

背景技术

以微型民用无人机为代表的低空目标具有体积小、机动灵活、数量众多等特点，导致其难以探测，不易发现。目前由于这类目标造成的各种事故已经酿成了严重的安全问题，造成了巨大的经济损失，但由于可靠的探测手段缺乏，导致对这类目标的管制措施并不健全。

使用光学、声音等传感器无法对微型无人机取得良好的探测效果，这类传感器普遍存在漏警率高、虚警率高、探测盲区大、环境适应性差等种种问题；雷达可以在一定程度上解决声光传感器的一些问题，但现役大型雷达普遍针对中高空大目标，对这类“低、慢、小”目标探测效果较差，且一般都有体积大、重量大、功耗大、成本高的缺点，需要专门人员进行的运行维护，电磁辐射密度也十分高，因此并不适合在人口密集、环境复杂的城市地区使用。

由于城市环境具有一定的复杂性和不确定性，导致雷达探测系统可以检测到很多目标，但是对于检测到的目标，可能是关注的旋翼类无人机、也有可能是其他干扰目标，比如空中飞行的鸟群、地面行走的人或是车。如果无法分辨出雷达检测到的目标到底是旋翼类目标还是干扰目标，需要对所有雷达检测到的目标进行逐一人工确认，进而人工识别出是旋翼类无人机还是干扰类目标，否则将干扰类目标不经确认就进行实时干扰或是捕获操作，会导致干扰或是捕获的失败，给实际确认目标的人员，以及实施干扰和捕获人员。增加更多的工作量。因此在确定对无人机干扰或是捕获前一定要将检测到的旋翼无人机目标和其他干扰目标进行分类识别，提高基于民用设施的低空小目标雷达探测系统的高可靠性。

发明内容

本发明的目的在于基于极化特征的城市低空小目标分类识别系统，解决城市环境中针对旋翼无人机等低空小目标的探测、高精度跟踪，无人机识别以及无人机干扰或是捕获。

本发明对城市低空各类目标检测以及特征提取的基础上，根据目标和环境的雷达回波信号，结合各类目标的电磁散射机理，提取低空目标的有用信息标志和稳定特征，进而判断目标的属性、类别或类型。

为实现上述目的，本发明提供了基于极化特征的城市低空小目标分类识别系统，包括：

获取模块，用于获取雷达全极化回波数据；

处理模块，所述处理模块用于极化散射特征参数的提取；

根据获取到的雷达全极化的回波数据建立极化散射矩阵S，所述极化散射矩阵能反应城市低空小目标在特定姿态和观测频率下全部极化特征信息；

针对所述极化散射矩阵S进行矢量化处理，以获得散射矢量k_3p，并进一步得到极化相干矩阵T；对所述矢量化处理的极化相干矩阵T的分解，得到表征目标散射极化程度的提取出散射熵H、平均散射角α、反熵A和主导散射角α₁和主导散射机制的能量λ₁，以提取不同目标的极化特征参数，用于目标分类识别的基本特征参数；

所述处理模块根据不同目标的极化散射特征参数，采用模糊支持向量机的分类方法进行目标分类。

作为本发明的进一步改进，上述获得雷达全极化回波数据具体包括：

接收四种全极化目标回波数据，S_hh、S_hv、S_vh和S_vv，