[發明專利]基于目標先驗信息的空間目標ISAR圖像分類方法

有效

• 申請號: 202110304865.7
• 申請日: 2021-03-17
• 公開（公告）號: CN112949555B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發明（設計）人: 杜蘭;卓振宇;張曉樂;陳健;周宇
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/28;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 田文英;王品華

本發明公開了一種基于目標先驗信息的空間目標ISAR圖像分類方法，主要解決分類器識別率依賴于人工參數設置以及需要大量人工標記的ISAR圖像作為訓練樣本的問題。其步驟為：(1)生成帶有空間目標先驗信息的訓練樣本集；(2)提取訓練樣本的特征；(3)計算訓練樣本中特征方差值；(4)生成訓練樣本的分類器函數；(5)提取待分類樣本的特征；(6)獲得每個特征的分類器函數值；(7)對每個種類的所有特征分類器函數值作融合處理；(8)得到分類結果。本發明利用目標先驗信息結合提取得到的目標特征方差，生成分類器函數，有效地提高了空間目標識別率。

技術領域

本發明屬于雷達通信技術領域，更進一步涉及雷達信號處理技術領域中的一種基于目標先驗信息的空間目標逆合成孔徑雷達ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar)圖像分類方法。本發明對空間目標ISAR圖像，結合空間目標的先驗信息，訓練得到分類器，完成不同種類的空間目標ISAR圖像的分類。

背景技術

空間目標的識別技術是空間目標監視系統的重要環節，對維護空間安全有著重要的意義。使用雷達的回波信號得到ISAR圖像，可以更加直觀的獲得目標的特征，給空間目標的準確分類提供了可靠的保障。使用采集得到的目標ISAR圖像，提取特征并訓練分類器，可以完成空間目標ISAR圖像分類。

北京無線電測量研究所在其申請的專利文獻“一種逆合成孔徑雷達空間分類方法及系統”(專利申請號：CN201711129995.1，公開號：CN107871123A)中提出了一種空間目標逆合成孔徑雷達圖像分類方法。該方法的具體步驟是：第一步，根據采集到的目標ISAR圖像，確定ISAR圖像中目標的散射點強度信息和位置信息；第二步，根據位置信息和預先設置的分布規則，確定目標的特征信息；第三步，根據強度信息、幾何結構特征信息和散射分布特征信息確定特征向量；第四步，根據特征向量和預先設置的分類器，確定空間目標ISAR圖像的類別。該方法雖然可以從ISAR圖像中提取特征并識別，但是，該方法仍然存在的不足之處是，使用了預選設置的分類器來確定空間目標ISAR圖像的類別，其性能依賴于人工參數設置以及從ISAR圖像中提取得到的特征信息。當信噪較低時，提取得到的特征誤差較大，導致分類識別率下降。

金紅燕在其發表的論文“ISAR空間目標識別方法研究”(碩士學位論文哈爾濱工業大學2018年)中提出了一種基于反向傳播神經網絡的空間目標ISAR圖像分類方法。該方法具體步驟是：第一步，把采集到的ISAR圖像作為訓練樣本，并對其中的空間目標種類作人工標記；第二步，從訓練樣本中提取出微動頻率特征、傅里葉算子特征和對數螺旋線算子特征等多種特征；第三步，使用標記過類別的訓練樣本的特征輸入反向傳播神經網絡中，訓練該網絡，得到訓練好的反向傳播神經網絡分類器；第四步，提取出測試樣本的特征輸入訓練好的分類器，得到測試樣本目標的分類結果。該方法雖然可以得到較好的分類準確率，但是，該方法仍然存在的不足之處是，需要大量人工標記的ISAR圖像作為訓練樣本，當訓練樣本量不足時，分類識別率會下降。

發明內容

本發明的目的是針對上述現有技術存在的不足，提出了一種基于目標先驗信息的空間目標ISAR圖像分類方法，用于解決現有技術中存在的分類器識別率依賴于人工參數設置以及從ISAR圖像中提取得到的特征信息的問題以及需要大量人工標記的ISAR圖像作為訓練樣本的問題。

實現本發明目的的思路是，提取訓練集中樣本的特征，并結合目標先驗信息生成分類器函數，相比較只使用提取得到的特征信息，使用目標的先驗信息可以得到更加準確的特征值。同時本發明選擇更簡單的分類器函數，可以有效的減少對訓練樣本數量的需求，提高在小樣本情況下的識別準確率。

本發明實現的具體步驟包括如下：

(1)生成帶有空間目標先驗信息的訓練樣本集：

從連續時間的帶有空間目標先驗信息的ISAR圖像中，每種空間目標隨機選取P個ISAR圖像組組成訓練樣本集，P≥20，每個ISAR圖像組由三張連續時間的ISAR圖像構成；