本發(fā)明涉及雷達(dá)相關(guān)領(lǐng)域，具體為一種基于仿真有效提高雷達(dá)識(shí)別目標(biāo)準(zhǔn)確率的模型。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境下識(shí)別準(zhǔn)確率較低，主要原因在于傳統(tǒng)方法對(duì)目標(biāo)特征的提取和識(shí)別算法的有效性不足。隨著雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，如何在多變的環(huán)境下有效提高雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確率成為一個(gè)亟待解決的問題。仿真技術(shù)作為一種有效的手段，可以提供多樣化的環(huán)境和目標(biāo)特征，對(duì)雷達(dá)識(shí)別算法的訓(xùn)練和優(yōu)化具有重要意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于仿真有效提高雷達(dá)識(shí)別目標(biāo)準(zhǔn)確率的模型，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于仿真有效提高雷達(dá)識(shí)別目標(biāo)準(zhǔn)確率的模型，包括以下步驟：

3、步驟s1、目標(biāo)數(shù)據(jù)采集：通過實(shí)地測(cè)量和已有數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取多種環(huán)境下的目標(biāo)雷達(dá)特征數(shù)據(jù)

4、步驟s2、仿真數(shù)據(jù)生成：利用計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)，根據(jù)實(shí)際環(huán)境中的目標(biāo)特征數(shù)據(jù)，生成多種環(huán)境下的仿真目標(biāo)數(shù)據(jù)；

5、步驟s3、特征提?。簭姆抡鏀?shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)的特征信息，包括形狀、尺寸、速度、雷達(dá)反射特征；

6、步驟s4、數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)提取的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，消除噪聲和冗余信息，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；

7、步驟s5、模型訓(xùn)練：采用深度學(xué)習(xí)算法，使用預(yù)處理后的特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別模型；

8、步驟s6、模型驗(yàn)證：通過實(shí)地測(cè)試和仿真測(cè)試，驗(yàn)證模型的識(shí)別性能，確保模型在多種環(huán)境下的穩(wěn)定性和高準(zhǔn)確率；

9、步驟s7、部署應(yīng)用：將優(yōu)化后的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別模型部署到雷達(dá)系統(tǒng)中，應(yīng)用于實(shí)際目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中。

10、優(yōu)選的，所述步驟s1中實(shí)地測(cè)量是指在實(shí)際環(huán)境中，通過雷達(dá)設(shè)備對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行直接觀測(cè)和測(cè)量，獲取目標(biāo)的雷達(dá)特征數(shù)據(jù)，具體包括以下步驟：

11、步驟s11、目標(biāo)選擇：根據(jù)雷達(dá)系統(tǒng)的應(yīng)用需求，選擇合適的目標(biāo)物，確保選擇的目標(biāo)具有代表性，能夠覆蓋不同類型和尺寸的目標(biāo)；

12、步驟s12、測(cè)量環(huán)境選擇：選擇多種典型的測(cè)量環(huán)境，確保在不同地形和氣候條件下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；

13、步驟s13、數(shù)據(jù)采集過程：將目標(biāo)物置于預(yù)定位置，確保目標(biāo)在雷達(dá)覆蓋范圍內(nèi)；根據(jù)測(cè)量需求設(shè)置雷達(dá)設(shè)備的參數(shù)，具體為頻率、波束寬度、發(fā)射功率、掃描模式；啟動(dòng)雷達(dá)設(shè)備，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行連續(xù)掃描，記錄目標(biāo)的反射信號(hào)、距離、速度、方位角特征數(shù)據(jù)；

14、步驟s14、數(shù)據(jù)標(biāo)注與存儲(chǔ)：對(duì)采集到的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，記錄測(cè)量環(huán)境、目標(biāo)類型、測(cè)量條件信息，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，確保數(shù)據(jù)的完整性和可追溯性。

15、優(yōu)選的，所述步驟s2中仿真數(shù)據(jù)生成是利用計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)，根據(jù)實(shí)際環(huán)境中的目標(biāo)特征數(shù)據(jù)，創(chuàng)建多種環(huán)境下的目標(biāo)雷達(dá)數(shù)據(jù)，以彌補(bǔ)實(shí)地測(cè)量的不足，具體步驟如下：

16、步驟s21、仿真環(huán)境搭建

17、環(huán)境建模：使用專業(yè)仿真軟件搭建各種典型環(huán)境的三維模型，具體環(huán)境包括平原、山地、城市、海洋，確保環(huán)境模型的真實(shí)感和多樣性；氣象條件設(shè)置：在仿真環(huán)境中加入各種氣象條件，具體為晴天、雨天、霧天、雪天，通過調(diào)整仿真參數(shù)，模擬不同天氣對(duì)雷達(dá)信號(hào)傳播的影響，具體為衰減、散射和折射效應(yīng)；時(shí)間參數(shù)設(shè)置：設(shè)置不同的時(shí)間段參數(shù)，白天、夜晚、黃昏，模擬不同光照條件對(duì)雷達(dá)信號(hào)的影響；

18、步驟s22、目標(biāo)建模

19、目標(biāo)物理特征建模：根據(jù)實(shí)地測(cè)量獲取的目標(biāo)物理特征數(shù)據(jù)，建立三維目標(biāo)模型，確保目標(biāo)模型的幾何形狀、尺寸、材質(zhì)等與實(shí)際目標(biāo)一致；目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)建模：設(shè)置目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，包括靜止、勻速運(yùn)動(dòng)、加速運(yùn)動(dòng)，通過設(shè)置運(yùn)動(dòng)軌跡、速度、加速度參數(shù)，模擬目標(biāo)在不同狀態(tài)下的雷達(dá)反射特征；

20、步驟s23、雷達(dá)系統(tǒng)仿真

21、雷達(dá)參數(shù)設(shè)置：根據(jù)實(shí)際雷達(dá)系統(tǒng)的參數(shù)，設(shè)置仿真雷達(dá)系統(tǒng)的發(fā)射頻率、波束寬度、發(fā)射功率、接收靈敏度；雷達(dá)信號(hào)傳播建模：使用射線追蹤法、電磁場(chǎng)仿真方法，模擬雷達(dá)信號(hào)在不同環(huán)境中的傳播路徑和特性，計(jì)算雷達(dá)信號(hào)的反射、散射和衰減；目標(biāo)雷達(dá)特征仿真：通過仿真雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行掃描，生成目標(biāo)的雷達(dá)回波數(shù)據(jù)，包括距離、速度、方位角、雷達(dá)反射截面特征；

22、步驟s24、數(shù)據(jù)生成與處理

23、多樣化數(shù)據(jù)生成：通過改變仿真環(huán)境、氣象條件、目標(biāo)狀態(tài)等參數(shù)，生成多樣化的目標(biāo)雷達(dá)仿真數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的豐富性和代表性；數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換：將仿真生成的雷達(dá)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練；數(shù)據(jù)驗(yàn)證與修正：將生成的仿真數(shù)據(jù)與實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，驗(yàn)證仿真數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，對(duì)存在偏差的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，確保仿真數(shù)據(jù)的可靠性；

24、步驟s25、數(shù)據(jù)庫(kù)建立

25、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：將生成的仿真數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到專用數(shù)據(jù)庫(kù)中，按環(huán)境類型、目標(biāo)類型、氣象條件分類存儲(chǔ)，便于檢索和使用；數(shù)據(jù)標(biāo)注：對(duì)每條仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)標(biāo)注，包括環(huán)境信息、目標(biāo)信息、仿真參數(shù)，確保數(shù)據(jù)的可追溯性和可用性。

26、優(yōu)選的，所述步驟s3中從仿真數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)的特征信息的具體步驟如下：

27、步驟s31、數(shù)據(jù)預(yù)處理

28、數(shù)據(jù)清洗：對(duì)仿真數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除噪聲和異常值，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體采用歸一化、均值方差標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行處理；

29、步驟s32、形狀特征提取

30、目標(biāo)輪廓檢測(cè)：使用邊緣檢測(cè)算法從數(shù)據(jù)預(yù)處理后的雷達(dá)圖像中提取目標(biāo)的輪廓，獲取目標(biāo)的形狀特征；形狀描述符計(jì)算：計(jì)算目標(biāo)的形狀描述符，具體為周長(zhǎng)、面積、緊致度、形狀矩，描述目標(biāo)的幾何形狀；

31、步驟s33、尺寸特征提取

32、尺寸測(cè)量：從輪廓檢測(cè)結(jié)果中測(cè)量目標(biāo)的尺寸特征，具體為長(zhǎng)度、寬度、高度，上述尺寸特征通過目標(biāo)的邊界框或最小外接矩形進(jìn)行計(jì)算；比例關(guān)系分析：分析目標(biāo)的各個(gè)尺寸之間的比例關(guān)系；

33、步驟s34、速度特征提取

34、多幀數(shù)據(jù)分析：通過分析連續(xù)多幀雷達(dá)數(shù)據(jù)，計(jì)算目標(biāo)在不同時(shí)間點(diǎn)的位置變化，從而估算目標(biāo)的速度特征；速度分量計(jì)算：將目標(biāo)的速度分解為水平速度、垂直速度、徑向速度等分量；

35、步驟s35、雷達(dá)反射特征提取

36、雷達(dá)反射截面：計(jì)算目標(biāo)的雷達(dá)反射截面；散射矩陣：計(jì)算目標(biāo)的散射矩陣，描述目標(biāo)對(duì)入射電磁波的散射特性，包括不同極化狀態(tài)下的散射特征；頻域特征：使用傅里葉變換等方法，將雷達(dá)信號(hào)轉(zhuǎn)換到頻域，提取頻域特征；

37、步驟s36、數(shù)據(jù)庫(kù)建立

38、特征數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建：將提取的特征信息存儲(chǔ)到特征數(shù)據(jù)庫(kù)中，包括目標(biāo)的形狀、尺寸、速度、雷達(dá)反射特征，按目標(biāo)類型、環(huán)境類型等分類存儲(chǔ)，便于檢索和使用。

39、優(yōu)選的，所述步驟s5中模型訓(xùn)練使用預(yù)處理后的特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別模型，具體過程如下：

40、步驟s51、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

41、訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集劃分：將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集，用于模型訓(xùn)練、驗(yàn)證集，用于模型調(diào)參和測(cè)試集，用于模型評(píng)估，具體的比例是70％訓(xùn)練集，15％驗(yàn)證集，15％測(cè)試集；

42、步驟s52、模型選擇

43、深度學(xué)習(xí)模型：選用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理圖像數(shù)據(jù)和雷達(dá)回波數(shù)據(jù)，通過卷積層提取特征；模型架構(gòu)設(shè)計(jì)：根據(jù)特征數(shù)據(jù)的維度設(shè)計(jì)輸入層；隱藏層包括卷積層、池化層、全連接層，具體層數(shù)和參數(shù)根據(jù)任務(wù)需求設(shè)計(jì)；根據(jù)目標(biāo)類別數(shù)設(shè)計(jì)輸出層，具體使用softmax激活函數(shù)進(jìn)行分類；

44、步驟s53、模型訓(xùn)練

45、損失函數(shù)：使用交叉熵?fù)p失函數(shù)用于步驟s52中選擇的模型分類任務(wù)，衡量預(yù)測(cè)概率分布與真實(shí)分布的差異；優(yōu)化器：通過梯度下降算法進(jìn)行反向傳播計(jì)算梯度，更新模型參數(shù)；

46、步驟s54、模型部署

47、將訓(xùn)練好的模型參數(shù)保存到文件中，便于后續(xù)加載和使用。

48、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明通過深度學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)提取和學(xué)習(xí)復(fù)雜特征，適用于處理高維度和非線性數(shù)據(jù)。通過訓(xùn)練雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)多種目標(biāo)類型的高精度識(shí)別，減少誤報(bào)和漏報(bào)的發(fā)生；預(yù)處理后的特征數(shù)據(jù)能夠去除噪聲和干擾，增強(qiáng)模型的魯棒性。深度學(xué)習(xí)模型通過學(xué)習(xí)大量樣本數(shù)據(jù)，能夠適應(yīng)不同的環(huán)境和條件，提高識(shí)別系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的表現(xiàn)；傳統(tǒng)雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別依賴于人工設(shè)計(jì)特征，深度學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中提取有用特征，減少了特征工程的工作量，提高了系統(tǒng)開發(fā)的效率和靈活性；訓(xùn)練好的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別模型可以應(yīng)用于多種場(chǎng)景，如軍事監(jiān)測(cè)、交通監(jiān)控、無(wú)人駕駛等。不同場(chǎng)景下的目標(biāo)識(shí)別需求可以通過模型的微調(diào)和適配來(lái)實(shí)現(xiàn)；通過自動(dòng)化和高效的目標(biāo)識(shí)別，可以減少人工干預(yù)和人為錯(cuò)誤，降低操作成本。同時(shí)，減少了對(duì)專家人工標(biāo)注和特征設(shè)計(jì)的依賴，節(jié)省了人力資源投入。