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[發明專利]基于自適應啁啾小波濾波的聯合特征提取與分類方法有效

專利信息
申請號: 201910549365.2 申請日: 2019-06-24
公開(公告)號: CN110297238B 公開(公告)日: 2023-03-31
發明(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
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 自適應 啁啾 濾波 聯合 特征 提取 分類 方法
【權利要求書】:

1.一種基于自適應啁啾小波濾波的聯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網絡結構,輸入層通過啁啾小波原子變換實現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集βk={ukk,sk,ck};初始化濾波器權值wkm=1;

其中,n=1,2,...,N為樣本數,k=1,2,…,K為輸入層原子數,m=1,2,…,M為輸出層節點數;βk={ukk,sk,ck}包括時移參數uk、頻移參數ξk、尺度參數sk和線性調頻率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:根據公式1,根據時間序列tl和啁啾小波原子參數集βk,來計算啁啾小波原子,

并據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;

其中,啁啾小波原子參數集βk能從子步驟S11得到;

子步驟S12B:根據公式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點的特征值即ck與xn的向量內積絕對值:

其中,由于一維高分辨率距離像數據xn=[xn(t1),xn(t2),…,xn(tl)]T為離散信號,且為實數,故公式2中的積分式可變為求和式,其復數部分只取實部,

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,根據公式3,計算輸出層的輸出結果ynm

其中,n=1,2,...,N為樣本數,m=1,2,...,M為輸出層節點數,k=1,2,...,K為輸入層原子數,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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