[發明專利]基于穩健性時頻特征的地面目標分類方法

有效

• 申請號: 201510475477.X
• 申請日: 2015-08-05
• 公開（公告）號: CN105044701B
• 公開（公告）日: 2017-07-04
• 發明（設計）人: 杜蘭;李林森;王寶帥;史蕙若;劉宏偉
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心61205
• 代理人: 王品華,張問芬

1.基于穩健性時頻特征的地面目標分類方法，包括以下步驟：

A.訓練步驟：

(A1)對低分辨雷達錄取的高信噪比慢時間信號進行能量歸一化，獲得訓練信號；

(A2)對訓練信號進行短時傅里葉變換，獲得訓練信號的時頻譜Y(t,f)，其中，f為t時刻對應的瞬時頻率；

(A3)從訓練信號的時頻譜Y(t,f)中提取3維時頻特征:

(A31)求訓練信號時頻譜Y(t,f)的頻率熵：

其中，t＝1,2,…,N，N為訓練信號的長度,f＝1,2,…,M,M為短時傅里葉變換中傅里葉變換的長度；

(A32)求訓練信號時頻熵的均值：

(A33)利用步驟(A31)和(A32)，遍歷搜索訓練信號時頻譜的頻率熵E(f)的頻率，獲得滿足的頻率集合F1；

(A34)利用步驟(A33)，得到訓練信號時頻譜中目標多普勒調制的寬度：

W＝max(F1)-min(F1)；

其中，max和min分別為取最大值和取最小值運算；

(A35)利用步驟(A34)，得到訓練信號時頻譜中目標多普勒調制寬度范圍內的時頻熵：

(A36)求t時刻訓練信號時頻譜Y(t,f)中最大幅度對應的頻率：

$G\left(t\right)=\underset{f}{\arg }max\left(Y\right(t,f\left)\right),$

其中，arg為參數運算；

(A37)利用步驟(A36)，得到訓練信號時頻譜中每一時刻最大幅度對應的頻率的方差：

其中，為所有時刻訓練信號時頻譜Y(t,f)中最大幅度對應的頻率的均值；

(A4)利用從訓練信號的時頻譜Y(t,f)中提取的3維時頻特征對支撐向量機分類器的參數進行訓練，得到訓練好的支撐向量機分類器；

B.測試步驟

(B1)對低分辨雷達錄取的低信噪比慢時間信號進行能量歸一化，獲得測試信號；

(B2)對測試信號進行短時傅里葉變換，獲得測試信號的時頻譜P(t,f)，其中，f為t時刻對應的瞬時頻率；

(B3)從測試信號的時頻譜P(t,f)中提取3維時頻特征，該3維時頻特征包括：測試信號時頻譜中目標多普勒調制的寬度R，測試信號時頻譜中目標多普勒調制寬度范圍內的時頻熵U，測試信號時頻譜中每一時刻最大幅度對應的頻率的方差D；

(B4)把步驟(B3)從測試信號的時頻譜P(t,f)中提取3維時頻特征送入到訓練好的支撐向量機分類器中，完成對低信噪比慢時間信號的分類。

2.根據權利要求1所述的基于穩健性時頻特征的地面目標分類方法，其中所述步驟(B3)中從測試信號的時頻譜P(t,f)中提取3維時頻特征，按如下步驟進行：

(B31)求測試信號的時頻譜P(t,f)的頻率熵：

其中，t＝1,2,…,N，N為測試信號的長度,f＝1,2,…,M,M為短時傅里葉變換中傅里葉變換的長度；

(B32)求測試信號的時頻熵的均值：

(B33)利用步驟(B31)和(B32)，遍歷搜索訓練信號時頻譜的頻率熵Q(f)的頻率，獲得滿足的頻率集合F2；

(B34)利用步驟(B33)，得到測試信號時頻譜中目標多普勒調制的寬度：

R＝max(F2)-min(F2)；

(B35)利用步驟(B34)，得到測試信號時頻譜中目標多普勒調制寬度范圍內的時頻熵；

(B36)求t時刻測試信號時頻譜P(t,f)中最大幅度對應的頻率：

(B37)利用(B36)，獲得測試信號時頻譜中每一時刻最大幅度對應的頻率的方差：

其中：為所有時刻測試信號時頻譜P(t,f)中最大幅度對應的頻率的均值。