基于子带微多普勒差异的雷达实测数据集扩充方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010220023.9 (22)申请日 2020.03.25 (71)申请人 湖南国科锐承电子科技有限公司 地址 410000 湖南省长沙市开福区芙蓉北 路街道金马路377号福天兴业大楼综 合楼306号房 (72)发明人 杨虎姜南朱江高凯王新建 (74)专利代理机构 长沙大珂知识产权代理事务 所(普通合伙) 43236 代理人 伍志祥 (51)Int.Cl. G01S 13/50(2006.01) G01S 7/41(2006.01) (54)发明名称 一种基于子带微多普勒。

2、差异的雷达实测数 据集扩充方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于子带微多普勒差异 的雷达实测数据集扩充方法， 其特征在于； 根据 步进频信号中含有多个频率的信号且按时序发 射的特点， 在信号处理过程中基于子带微多普勒 差异提出了单频点和划分子频带的处理方法， 得 到若干倍频率差和时间差双重作用下载波携带 的信息具有差异的微多普勒时频域图像。 本发明 是针对实测数据从信号处理原理上提出的解决 方案， 可以对实测数据进行信号处理， 避免了仿 真数据可靠性较低的问题， 并有效地扩充了数据 集， 以满足深度学习方法的数据集需求， 还减少 了数据的录制， 降低了实验成本； 本发明可以有 效扩充数据集以。

3、适用深度学习方法或其他相关 研究。 权利要求书1页 说明书3页 附图2页 CN 111427035 A 2020.07.17 CN 111427035 A 1.一种基于子带微多普勒差异的雷达实测数据集扩充方法， 其特征在于； 根据步进频 信号中含有多个频率的信号且按时序发射的特点， 在信号处理过程中基于子带微多普勒差 异提出了单频点和划分子频带的处理方法， 得到若干倍频率差和时间差双重作用下载波携 带的信息具有差异的微多普勒时频域图像。 2.根据权利要求1所述的基于子带微多普勒差异的雷达实测数据集扩充方法， 其特征 在于； 所述步进频信号表示形式如下： 其中， 表示单个脉冲宽度， fL表示起始。

4、频率， f表示频率步进阶梯， N表示频率步进数， rect()表示矩形窗函数。 3.根据权利要求1所述的基于子带微多普勒差异的雷达实测数据集扩充方法， 其特征 在于； 雷达回波可以表示为多个点目标的集合： 其中， at,i表示根据雷达距离方程计算得到的反射系数， fNf1， f2， ， fn表示若干离散 的载波频点， 表示载波波长， Rt,i表示第i个点随时间的距离变化。 4.根据权利要求1所述的基于子带微多普勒差异的雷达实测数据集扩充方法， 其特征 在于； 所述单频点和划分子频带的信号处理方式， 还原子带微多普勒的差异， 来满足扩充数 据集并使样本多样化的需求； 其中单频点的处理方式是直接从。

5、频域上获取多普勒微动特 征。 5.根据权利要求4所述的基于子带微多普勒差异的雷达实测数据集扩充方法， 其特征 在于； 从频域上获取多普勒微动特征采用单个频点慢时间维做时频分析； 表示形式如下： STFWT(em(fi,K)。 6.根据权利要求4所述的基于子带微多普勒差异的雷达实测数据集扩充方法， 其特征 在于； 所述划分子频带的信号处理方式是采取一段频点的回波信号， 先做脉冲压缩， 将能量 累积， 然后取时域信号的最大值， 沿慢时间维做微多普勒时频特征分析； 表示形式如下: 权利要求书 1/1 页 2 CN 111427035 A 2 一种基于子带微多普勒差异的雷达实测数据集扩充方法 技术领域。

6、 0001 本发明涉及雷达信号处理技术领域， 具体为一种基于子带微多普勒差异的雷达实 测数据集扩充方法。 背景技术 0002 目前， 测量目标相对运动的雷达系统由于成本和体制等限制， 对于某项特定任务 难以获得适用于深度学习任务的大量数据集。 现有的数据集扩充方法基本集中在对仿真数 据的扩充上， 而仿真条件下通常难以全面考虑实际场景中复杂的电磁反射、 系统内部的噪 声、 信号的畸变以及目标各部位的相互遮挡情况等等， 所以仿真得到的雷达回波数据可靠 性较低， 由此得出的结果可靠性更低。 发明内容 0003 为了缓解深度学习方法下数据集不足和仿真数据可靠性较低的问题， 本发明以实 测数据为基础， 。

7、基于步进频信号的子带微多普勒差异提出了有效的数据集扩充方法。 0004 本发明解决现有问题所采用的技术方案是， 一种基于子带微多普勒差异的雷达实 测数据集扩充方法， 根据步进频信号中含有多个频率的信号且按时序发射的特点， 在信号 处理过程中基于子带微多普勒差异提出了单频点和划分子频带的处理方法， 得到若干倍频 率差和时间差双重作用下载波携带的信息具有差异的微多普勒时频域图像。 0005 作为上述方案的进一步改进； 0006 进一步地； 所述步进频信号表示形式如下： 0007 0008 其中， 表示单个脉冲宽度， fL表示起始频率， f表示频率步进阶梯， N表示频率步 进数， rect()表示矩。

8、形窗函数。 0009 进一步地； 雷达回波可以表示为多个点目标的集合： 0010 0011 其中， at,i表示根据雷达距离方程计算得到的反射系数， fNf1， f2， ， fn表示若干 离散的载波频点， 表示载波波长， Rt,i表示第i个点随时间的距离变化。 进一步地； 所述单频 点和划分子频带的信号处理方式， 还原子带微多普勒的差异， 来满足扩充数据集并使样本 多样化的需求； 其中单频点的处理方式是直接从频域上获取多普勒微动特征。 说明书 1/3 页 3 CN 111427035 A 3 0012 进一步地； 从频域上获取多普勒微动特征采用单个频点慢时间维做时频分析； 表 示形式如下： 0。

9、013 STFWT(em(fi,K)。 0014 进一步地； 所述划分子频带的信号处理方式是采取一段频点的回波信号， 先做脉 冲压缩， 将能量累积， 然后取时域信号的最大值， 沿慢时间维做微多普勒时频特征分析； 表 示形式如下: 0015 0016 本发明的有益效果是， 可以对实测数据进行信号处理， 避免了仿真数据可靠性较 低的问题， 并有效地扩充了数据集， 以满足深度学习方法的数据集需求， 还减少了数据的录 制， 降低了实验成本。 附图说明 0017 图1是步进频信号的时频域示意图。 0018 图2是全频段信号处理的结果。 0019 图3是单频点信号处理的结果。 0020 图4是划分子频带信。

10、号处理的结果。 具体实施方式 0021 下面将结合本发明实施例中的附图， 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完 整地描述， 显然， 所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例， 而不是全部的实施例。 基于 本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例， 都属于本发明保护的范围。 0022 雷达测量目标相对运动的速度是基于多普勒效应， 相对运动引起的多普勒频率计 算公式如下： 0023 0024 其中vr表示目标的径向速度， f0表示发射信号的频率， c表示光速。 由公式可以看 出， 在目标速度和观测角度相同的情况下， 发射信号频率不同， 其对速度变化。

11、的敏感性就不 同， 所以得到的多普勒频率就不相同。 0025 对于步进频信号而言， 其信号形式如下所示 0026 0027 其中 表示单个脉冲宽度， fL表示起始频率， f表示频率步进阶梯， N表示频率步 进数， rect()表示矩形窗函数。 该信号的时频形式如图1所示， 雷达回波可以表示为多个 点目标的集合： 说明书 2/3 页 4 CN 111427035 A 4 0028 0029 其中， at,i表示根据雷达距离方程计算得到的反射系数， fNf1， f2， ， fn表示若干 离散的载波频点， 表示载波波长， Rt,i表示第i个点随时间的距离变化。 回波含有多个频率 的回波信号， 且由于。

12、信号按时序发射， 每个频率的信号观测到的目标运动时刻并不一致， 所 以其获得的多普勒频率也有差别。 0030 传统的信号处理中， 将全频带的步进频信号在频域上做脉冲压缩变换到时域， 将 信息和能量累积， 然后沿慢时间维取最大值做时频分析， 用公式表示 0031 STFWT(max(IFFT(em(fn,K) 0032 其中， STF表示时频图， IFFT()表示逆傅里叶变换， WT()表示小波变换。 从而得 知， 脉冲压缩后不光是能量累积， 不同的频点携带的具有差异的微多普勒信息实际上也被 平均了， 反而导致整个信号对微多普勒的敏感性降低， 子带的微多普勒差异性反而被弱化。 0033 因此本发。

13、明提出了采用单频点和划分子带的信号处理方式， 还原子带微多普勒的 差异， 从而满足扩充数据集并使样本多样化的需求。 其中单频点的操作是指直接从频域上 获取多普勒微动特征， 即用单个频点慢时间维做时频分析。 表示成公式如下 0034 STFWT(em(fi,K)； 0035 而划分子频带的操作是指取一段频点的回波信号， 它仍旧是步进频信号， 先做脉 冲压缩， 将能量累积， 然后取时域信号的最大值， 沿慢时间维做微多普勒时频特征分析。 表 示为公式如下: 0036 0037 图2-4所示， 分别是传统方法与本发明中所提出的两种方法的时频分析结果图， 与 传统方法相比， 本发明提出的方法既保留目标原。

14、有的运动信息， 还大量地扩充了数据集。 其 中， 单频点的方法由于能量不集中， 杂波较多， 成像质量不高， 与其相比， 子频带的方法能在 获取具有差异性的微多普勒时频图， 还能保证一定的图像质量。 因此， 本发明的基于子带微 多普勒差异的数据集扩充方式， 可以应用到实测数据的处理上， 能有效扩充数据集以便于 深度学习或其他相关研究任务的需求。 0038 本发明中各实施例的技术方案可进行组合， 实施例中的技术特征亦可进行组合形 成新的技术方案。 0039 尽管已经示出和描述了本发明的实施例， 对于本领域的普通技术人员而言， 可以 理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、 修改、 替换 和变型， 本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。 说明书 3/3 页 5 CN 111427035 A 5 图1 图2 说明书附图 1/2 页 6 CN 111427035 A 6 图3 图4 说明书附图 2/2 页 7 CN 111427035 A 7 。