[發明專利]一種基于雙頻雷達信號時頻分布的無人機分類方法及裝置

在審

• 申請號: 201710859807.4
• 申請日: 2017-09-21
• 公開（公告）號: CN107748862A
• 公開（公告）日: 2018-03-02
• 發明（設計）人: 李剛;章鵬飛
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司11002
• 代理人: 王瑩,吳歡燕

1.一種基于雙頻雷達信號時頻分布的無人機分類方法，其特征在于，包括：

S1，利用短時傅里葉變換對雙波段雷達系統獲取的各無人機的時域數據進行處理，獲取所述各無人機的兩個波段的時頻圖；

S2，使用主成分分析算法對所述各無人機的兩個波段的時頻圖進行特征提取；

S3，對于每個無人機，將提取的該無人機的兩個波段的特征進行融合，獲得對應的融合特征，將所述各融合特征作為樣本輸入至支持向量機以對所述各無人機進行分類。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述兩個波段分別為中心頻率為24GHz的K波段連續波和中心頻率為9.8GHz的X波段連續波。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟S1中所述短時傅里葉變換的公式為：

STFT{x[n]}(m,ω)=Σ+∞x[n]w[n-m]e-jωn,]]>

其中，x為離散的時間信號，w為短時傅里葉變換的窗函數，n為時刻，m是窗函數每次滑動的距離，j為單位虛數，ω是角頻率，STFT為時頻圖。

4.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟S1和S2之間還包括：

從所述各無人機的兩個波段的時頻圖中分別截取預設時長的數據段，所述預設時長大于或等于對應的無人機的轉動周期；

使用正則化處理方法將所述數據段的幅度映射到dB域；

根據dB域中的最大幅度對所述數據段的幅度進行歸一化處理。

5.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括：

獲取所述各時頻圖的協方差矩陣的特征值和特征向量；

獲取最大的第一預設數量的特征值對應的特征向量，將所述對應的特征向量進行投影獲取所述第一預設數量的主成分的特征向量。

6.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：

使用支持向量機決策樹算法將所述各無人機分為兩個子類；

將每個所述子類中的各無人機劃分為兩個子類，依此類推，直到所述子類中的各無人機不能滿足劃分的預設條件。

7.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟S1之前還包括：

將不同類別的無人機懸停在雙波段雷達系統前方的各高度和各方位；

對于每類所述無人機，獲取該類無人機在各高度和各方位上的第二預設數量的時域數據；

從所述第二預設數量的時域數據中選擇第三預設數量的時域數據作為訓練樣本對所述支持向量機進行訓練。

8.一種基于雙頻雷達信號時頻分布的無人機分類裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于利用短時傅里葉變換對雙波段雷達系統獲取的各無人機的時域數據進行處理，獲取所述各無人機的兩個波段的時頻圖；

提取單元，用于使用主成分分析算法對所述各無人機的兩個波段的時頻圖進行特征提取；

分類單元，用于對于每個無人機，將提取的該無人機的兩個波段的特征進行融合，獲得對應的融合特征，將所述各融合特征作為樣本輸入至支持向量機以對所述各無人機進行分類。