[發(fā)明專利]基于譜圖特征的雷達(dá)目標(biāo)高分辨距離像識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110024517.0
• 申請(qǐng)日: 2011-01-21
• 公開（公告）號(hào): CN102175999A
• 公開（公告）日: 2011-09-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 杜蘭;劉宏偉;潘勉;王鵬輝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S7/41
• 分類號(hào): G01S7/41;G06K9/62
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

1.一種基于譜圖特征的雷達(dá)目標(biāo)高分辨距離像識(shí)別方法，包括如下步驟：

(1)對(duì)雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)距離回波數(shù)據(jù)進(jìn)行角域分幀、幀內(nèi)對(duì)齊和能量歸一化的預(yù)處理，對(duì)雷達(dá)測(cè)試目標(biāo)距離回波數(shù)據(jù)進(jìn)行能量歸一化的預(yù)處理；

(2)對(duì)預(yù)處理后的雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)距離回波數(shù)據(jù)和雷達(dá)測(cè)試目標(biāo)距離回波數(shù)據(jù)通過matlab軟件中的spectrogram函數(shù)提取它們的譜圖特征；

(3)對(duì)雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)回波數(shù)據(jù)每一幀的譜圖特征沿譜圖特征的時(shí)間維訓(xùn)練多任務(wù)隱馬爾可夫模型，進(jìn)而確定雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)回波數(shù)據(jù)每一幀的多任務(wù)隱馬爾可夫模型的參數(shù)；

(4)根據(jù)確定的雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)回波數(shù)據(jù)每一幀的多任務(wù)隱馬爾可夫模型的參數(shù)，利用前向算法計(jì)算雷達(dá)測(cè)試目標(biāo)回波數(shù)據(jù)與雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)回波數(shù)據(jù)每一幀相對(duì)應(yīng)的多任務(wù)隱馬爾可夫模型的后驗(yàn)概率值：

αt(m)(k)=Σj=1Jαt-1(m)(j)wjk(m)p(yt|k),P(y1,y2LyT)=Σj=1JαT(m)(j)]]>

其中，表示雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)距離回波數(shù)據(jù)的第m幀前向算法的第k個(gè)節(jié)點(diǎn)在時(shí)間t的概率值，表示雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)距離回波數(shù)據(jù)的第m幀前向算法的第k個(gè)節(jié)點(diǎn)在時(shí)間t-1的概率值，表示雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)距離回波數(shù)據(jù)的第m幀多任務(wù)隱馬爾可夫模型的第j個(gè)隱狀態(tài)參數(shù)到多任務(wù)隱馬爾可夫模型的第k個(gè)隱狀態(tài)參數(shù)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，p(y_t|k)表示多任務(wù)隱馬爾可夫模型的第k個(gè)隱變量參數(shù)在t時(shí)刻的觀測(cè)概率，P(y₁，y₂L?y_T)表示雷達(dá)測(cè)試目標(biāo)距離數(shù)據(jù)回波的后驗(yàn)概率，表示雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)距離回波數(shù)據(jù)的第m幀前向算法的第k個(gè)節(jié)點(diǎn)在時(shí)間T的概率值，J表示多任務(wù)隱馬爾可夫模型的隱狀態(tài)總數(shù)；

(5)將最大后驗(yàn)概率值對(duì)應(yīng)雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)回波數(shù)據(jù)那一幀的類別屬性作為雷達(dá)測(cè)試目標(biāo)回波數(shù)據(jù)的類別屬性。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的目標(biāo)識(shí)別方法，其中步驟1所述的角域分幀，是按照雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)距離回波數(shù)據(jù)每一幀內(nèi)部包含1024次雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)距離回波數(shù)據(jù)的要求，等間隔劃分雷達(dá)訓(xùn)練目標(biāo)距離回波數(shù)據(jù)。