[发明专利]基于微多普勒效应的悬停无人机特征检测方法

权利要求书

1.一种基于微多普勒效应的悬停无人机特征检测方法，其特征在于，包括如下：

(1)对悬停无人机的雷达回波信号在快时间域进行下变频和脉冲压缩处理，并提取每一个距离单元的慢时间域信号；

(2)将慢时间域数据分为目标单元回波和非目标单元回波两部分，取一半目标单元回波和一半非目标单元回波组成训练数据集，将剩余的回波数据作为测试数据集；

(3)根据训练数据集和测试数据集的慢时间域数据，在不同变换域中计算表征无人机金属转子和旋翼微多普勒特性的特征值：

(3a)在时域计算训练数据的时域赫斯特指数H₀和测试数据的时域赫斯特指数H₁；

(3b)在频域计算训练数据的频谱熵值E_f，0和测试数据的频谱熵值E_f，1；

(3c)在时频域计算训练数据时频脊的均值m_tfr，0和方差VAR_tfr，0，同时计算测试数据时频脊的均值m_tfr,1和方差VAR_tfr,1；

(3d)在倒频域计算训练数据的倒谱熵值E_q，0和测试数据的倒谱熵值E_q,1；

(4)用上述计算出训练数据集中的所有特征值组成训练特征向量，对支撑向量机进行训练，生成支撑向量机检测器；

(5)使用上述计算出测试数据集的所有特征值组成特征向量，输入到支撑向量机检测器，判断是否有目标存在，实现对悬停无人机的特征检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，(1)中对悬停无人机的雷达回波信号在快时间域依次进行下变频和脉冲压缩处理，实现如下：

(1a)利用下变频公式，在快时间域内下变频雷达接收的悬停无人机回波，得到下变频信号h：

h＝s_rexp(-j2πzt_r)，

其中，s_r表示雷达接收的回波信号，exp表示以自然常数e为底的指数操作，j表示虚数单位符号，z表示根据工程需求设定的雷达机动目标回波信号的载频，t_r表示雷达接收回波信号快时间域的采样时间点，t_r的取值范围为f_s表示根据工程需求设定的雷达接收机动回波信号的采样频率；

(1b)利用脉冲压缩公式，在快时间域内对下变频信号在距离维进行脉冲压缩，得到脉冲压缩信号g：

其中，h表示下变频信号，表示卷积操作，rect(·)表示矩形窗因子，当时矩形窗因子取值为0，当时矩形窗因子取值为1，T_p表示雷达接收的回波信号的脉冲宽度，|·|表示取绝对值操作，k表示雷达接收的回波信号的调频斜率。