[發(fā)明專利]基于穩(wěn)健性時頻特征的地面目標(biāo)分類方法

有效

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• 申請日: 2015-08-05
• 公開（公告）號: CN105044701B
• 公開（公告）日: 2017-07-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 杜蘭;李林森;王寶帥;史蕙若;劉宏偉
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: G01S7/41
• 分類號: G01S7/41
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心61205
• 代理人: 王品華,張問芬

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，涉及目標(biāo)分類方法，可用于對地面車輛目標(biāo)和人體目標(biāo)的識別。

背景技術(shù)

在窄帶雷達(dá)體制下，對實際目標(biāo)分類時需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器，訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常通過合作試驗或仿真實驗獲得，信噪比較高，然而用于測試的數(shù)據(jù)在非合作環(huán)境條件下獲得，無法保證有較高的信噪比。大多數(shù)現(xiàn)有雷達(dá)目標(biāo)分類方法在信噪比較低的條件下無法保證有效地實現(xiàn)目標(biāo)的分類。另外，由于人體目標(biāo)和車輛目標(biāo)通常擔(dān)任不同的任務(wù)，因此，在低信噪比條件下有效地實現(xiàn)兩類地面目標(biāo)的分類具有重要意義。

目前，對于地面目標(biāo)分類識別，國內(nèi)外文獻(xiàn)提出了多種窄帶雷達(dá)體制下基于微動調(diào)制特征的目標(biāo)分類識別方法，例如杜蘭等發(fā)表的《Noise-Robust Classification of Ground Moving Targets Based on Time-Frequency Feature From Micro-Doppler signature》，根據(jù)兩類地面運(yùn)動目標(biāo)對雷達(dá)回波微動調(diào)制的差異提取現(xiàn)有特征，實現(xiàn)了兩類地面目標(biāo)的分類。該文章中提出了一種復(fù)概率主成分分析CPPCA的去噪方法，在現(xiàn)有特征的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了兩類地面目標(biāo)的穩(wěn)健性分類。這種方法雖然能在高信噪比條件下有效實現(xiàn)兩類地面目標(biāo)的分類，但在低信噪比條件下，為有效實現(xiàn)兩類地面目標(biāo)的分類，則需要預(yù)先利用CPPCA去噪方法對目標(biāo)雷達(dá)回波先進(jìn)行去噪處理，而CPPCA去噪方法由于涉及到矩陣求逆運(yùn)算和特征值分解運(yùn)算，因此，增大了兩類地面目標(biāo)分類時的計算量，影響分類速度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于穩(wěn)健性時頻特征的地面目標(biāo)分類方法，以在低信噪比且無需對窄帶雷達(dá)回波預(yù)先進(jìn)行去噪處理的條件下，快速有效地實現(xiàn)車輛目標(biāo)和人體目標(biāo)的分類。

為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明的包括如下技術(shù)步驟：

A.訓(xùn)練步驟：

(A1)對低分辨雷達(dá)錄取的高信噪比慢時間信號進(jìn)行能量歸一化，獲得訓(xùn)練信號；

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

(A3)從訓(xùn)練信號的時頻譜Y(t,f)中提取3維時頻特征，該3維時頻特征包括：訓(xùn)練信號時頻譜中目標(biāo)多普勒調(diào)制的寬度W，訓(xùn)練信號時頻譜中目標(biāo)多普勒調(diào)制寬度范圍內(nèi)的時頻熵C，訓(xùn)練信號時頻譜中每一時刻最大幅度對應(yīng)的頻率的方差V；

(A4)利用3維時頻特征對支撐向量機(jī)分類器的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的支撐向量機(jī)分類器；

B.測試步驟

(B1)對低分辨雷達(dá)錄取的低信噪比慢時間信號進(jìn)行能量歸一化，獲得測試信號；

(B2)對測試信號進(jìn)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(yīng)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(biāo)多普勒調(diào)制的寬度R，測試信號時頻譜中目標(biāo)多普勒調(diào)制寬度范圍內(nèi)的時頻熵U，測試信號時頻譜中每一時刻最大幅度對應(yīng)的頻率的方差D；

(B4)把步驟(B3)獲得的3維時頻特征送入到訓(xùn)練好的支撐向量機(jī)分類器中，完成對低信噪比慢時間信號的分類。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點

1、本發(fā)明通過提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)時頻譜中3維時頻特征，提高了對車輛目標(biāo)和人體目標(biāo)的可分性。

由于車身對車輪的遮擋嚴(yán)重，而人體目標(biāo)四肢的運(yùn)動半徑遠(yuǎn)大于軀干的運(yùn)動半徑，使得車輛目標(biāo)訓(xùn)練信號時頻譜中目標(biāo)多普勒調(diào)制的寬度較窄，而人體目標(biāo)訓(xùn)練信號時頻譜中目標(biāo)多普勒調(diào)制的寬度較寬，因此，人體目標(biāo)訓(xùn)練信號時頻譜中目標(biāo)多普勒調(diào)制的寬度與車輛目標(biāo)訓(xùn)練信號時頻譜中目標(biāo)多普勒調(diào)制的寬度有很大的差異性，特征差異性的大小反映了特征對目標(biāo)可分性的好壞，所以本發(fā)明中提取的訓(xùn)練信號時頻譜中目標(biāo)多普勒調(diào)制的寬度對車輛目標(biāo)和人體目標(biāo)具有很好的可分性；

由于車輛目標(biāo)的結(jié)構(gòu)簡單而人體目標(biāo)四肢的雷達(dá)截面積與軀干的雷達(dá)截面積近似，使得車輛目標(biāo)訓(xùn)練信號時頻譜中能量散布較小而人體目標(biāo)訓(xùn)練信號時頻譜中能量散布較大，根據(jù)熵的定義，可得人體目標(biāo)訓(xùn)練信號時頻譜中目標(biāo)多普勒調(diào)制寬度范圍內(nèi)的時頻熵與車輛目標(biāo)訓(xùn)練信號時頻譜中目標(biāo)多普勒調(diào)制寬度范圍內(nèi)的時頻熵有很大的差異性，因此，本發(fā)明中提取的訓(xùn)練信號時頻譜中目標(biāo)多普勒調(diào)制的寬度范圍內(nèi)的時頻熵對車輛目標(biāo)和人體目標(biāo)具有很好的可分性；