[發(fā)明專利]基于自適應啁啾小波濾波的聯(lián)合特征提取與分類方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910549365.2 | 申請日: | 2019-06-24 |
| 公開(公告)號: | CN110297238B | 公開(公告)日: | 2023-03-31 |
| 發(fā)明(設計)人: | 郭尊華;李怡霏 | 申請(專利權)人: | 山東大學 |
| 主分類號: | G01S13/89 | 分類號: | G01S13/89;G01S7/41 |
| 代理公司: | 北京科龍寰宇知識產(chǎn)權代理有限責任公司 11139 | 代理人: | 孫皓晨 |
| 地址: | 264209 *** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 自適應 啁啾 濾波 聯(lián)合 特征 提取 分類 方法 | ||
1.一種基于自適應啁啾小波濾波的聯(lián)合特征提取與分類方法,其特征在于自適應啁啾小波濾波器基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡結構,輸入層通過啁啾小波原子變換實現(xiàn)目標信號的特征提取,輸出層由自適應濾波算法完成特征分類,識別方法包括以下步驟:
步驟S1:離線訓練自適應啁啾小波濾波器;
步驟S2:利用步驟S1得到的自適應啁啾小波濾波器對目標進行特征提取與分類,輸出識別結果;
其中,步驟S1包括子步驟S11:輸入訓練樣本向量xn;隨機初始化自適應啁啾小波濾波器的啁啾小波原子參數(shù)集βk={uk,ξk,sk,ck};初始化濾波器權值wkm=1;
其中,n=1,2,...,N為樣本數(shù),k=1,2,…,K為輸入層原子數(shù),m=1,2,…,M為輸出層節(jié)點數(shù);βk={uk,ξk,sk,ck}包括時移參數(shù)uk、頻移參數(shù)ξk、尺度參數(shù)sk和線性調(diào)頻率ck;wkm為輸入層與輸出層之間的抽頭權重,
在子步驟S11之后,步驟S1還包括子步驟S12:
子步驟S12:包括子步驟S12A-S12B;
子步驟S12A:根據(jù)公式1,根據(jù)時間序列tl和啁啾小波原子參數(shù)集βk,來計算啁啾小波原子,
并據(jù)此形成啁啾小波原子向量
其中,上標T為矩陣轉置,l=1,2,…,L為樣本長度,e為自然常數(shù);
其中,啁啾小波原子參數(shù)集βk能從子步驟S11得到;
子步驟S12B:根據(jù)公式2,利用在子步驟S12A中得到的啁啾小波原子向量ck及在子步驟S11中輸入的訓練樣本向量xn,計算所有樣本在每個原子節(jié)點的特征值即ck與xn的向量內(nèi)積絕對值:
其中,由于一維高分辨率距離像數(shù)據(jù)xn=[xn(t1),xn(t2),…,xn(tl)]T為離散信號,且為實數(shù),故公式2中的積分式可變?yōu)榍蠛褪剑鋸蛿?shù)部分只取實部,
在子步驟S12之后,步驟S1還包括:
子步驟S13:將從子步驟S12B所得到的樣本的特征值輸入自適應濾波器,根據(jù)公式3,計算輸出層的輸出結果ynm:
其中,n=1,2,...,N為樣本數(shù),m=1,2,...,M為輸出層節(jié)點數(shù),k=1,2,...,K為輸入層原子數(shù),l=1,2,...,L為樣本長度;xn(tl)為輸入樣本序列,即目標的一維高分辨率距離像。
2.如權利要求1所述的基于自適應啁啾小波濾波的聯(lián)合特征提取與分類方法,其特征在于,在子步驟S13之后,步驟S1還包括子步驟S14:
子步驟S14:包括子步驟S14A-S14B;
子步驟S14A:令樣本的期望輸出dnm為1或-1;dnm為1表示屬于預設的目標;dnm為-1表示不屬于預設的目標;
子步驟S14B:根據(jù)期望輸出dnm和實際輸出ynm,利用公式4,計算均方誤差E:
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- 專利分類
G01S 無線電定向;無線電導航;采用無線電波測距或測速;采用無線電波的反射或再輻射的定位或存在檢測;采用其他波的類似裝置
G01S13-00 使用無線電波的反射或再輻射的系統(tǒng),例如雷達系統(tǒng);利用波的性質或波長是無關的或未指明的波的反射或再輻射的類似系統(tǒng)
G01S13-02 .利用無線電波反射的系統(tǒng),例如,初級雷達系統(tǒng);類似的系統(tǒng)
G01S13-66 .雷達跟蹤系統(tǒng);類似系統(tǒng)
G01S13-74 .應用無線電波再輻射的系統(tǒng),例如二次雷達系統(tǒng);類似系統(tǒng)
G01S13-86 .雷達系統(tǒng)與非雷達系統(tǒng)
G01S13-87 .雷達系統(tǒng)的組合,例如一次雷達與二次雷達





