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1、基于Gabor原子变换和支持向量机的毫米波雷达目标识别方法第28卷第7期2007年7月兵工ACTAARMAMENTARIIVol.28No.7Ju1.2007基TGabor原子变换和支持向量机的毫米波雷达口标识别方法杨国,李兴国(南京理工大学毫米波光波近感技术研究所，江苏南京210094)摘要:为提高毫米波雷达目标识别能力,提出一种基于Gabor原子变换和支持向量机(SVM)的雷达目标识别方法•该方法充分利用了Gabor原子变换在信号表示方面的有效性以及SVM在分类方面的优越性，首先将雷达冋波信号进行Gabor原子变换,获得信号的特征量
2、,然后利用SVM网络进行分类识别•实验结果表明:该方法可行且具有较高的识别率.关键词:雷达工程；Gabor原子;支持向量机;目标识别屮图分类号:TN959文献标志码:A文章编号:1000—1093(2007)07—0826.04TargetRecognitionMethodoflMMWRadarBasedonGaborAtomTransformationandSupportVectorMachineYANGGuo,LIXing—guo(InstituteofNearSensingTechniquewithMillimeterWave&a
3、mp;OpticalWav.NanjingUniversityofScienceandTechnology,Nanjing210094,Jiangsu,China)Abstract:InordertOimprovetheabilityoftargetrecognitionofmillimeterwaveradar,amethodoftargetrecognitionbasedonGaboratomtransformandsupportvectormachine(SVM)wasproposed.TheGaboratomtransform^
4、validityinsignalexpressionandtheSVM^advantageinsignalclassifica一tionarefullyutilizedinthemethod.ThefeaturesofechosignalsofradarwereextractedbyGaboratomtransformandclassifiedandrecognizedbySVM.Theresultsofexperimentsshowthatthemethodisfeasibleandhashigherrecognitionprobab
5、ility.Keywords:radarengineering;Gaboratom;supportvectormachine;targetrecognition在对雷达目标进行识别时，首先要对目标冋波信号进行特征提取•随着信号处理技术的发展，各种新的信号分析工具被引入目标识别领域•例如，时频分析方法［1(小波分析(WD变换等)，高阶谱估计12］,分形理论13］等,其屮最常用的还是时频分析方法•文献［4］定义了一种Gabor原子，它是吋间一频率一尺度三维空间中的基函数,综合了Gabor基函数和小波基函数的特点，同时避免了二者的不足.文献［
6、5］利用神经网络的学习能力,自适应地调整Gabor原子的各个参数，组成一个Gabor原子网络，收稿日期:2006—07〜07基金项目:国防重点预研资助项目(41305020501)实现对雷达目标高分辨距离像的识别并取得了不错的效果.但神经网络需要大量的训练样本，而且存在网络结构选择和局部极小点的问题.支持向量机(SvM)是基于Vapnik等人提出的统计学习理论基础上发展的一种通用学习算法J,该算法能够较好地解决小样本学习以及神经网络存在的网络结构选择和局部极小点问题【・本文将Gabor原子变换用于对目标冋波信号的特征提取，然后利用SVM
7、分类器进行训练分类，进而识别出用角反射器组模拟的各类金属目标.第7期基于Gabor原子变换和支持向量机的毫米波雷达目标识别方法827IGabor原子变换目前,Gabor展开和Gabor变换己被公认是通信和信号处理中信号表示的最好方法之一[•信号f⑴的Gabor展开式如下：f(t)=EEamng(£),(l)式中:g(t)=g(t—mT)eih吋,(2)系数amn称为Gabor展开系数;g⑴为(,)阶Gabor基函数;T和F分别是时间采样间隔和频率采样间隔.Gaboi•变换可以采用它的对偶形式表示，即口=If(t)g(t)dt.(3)•O
8、OGabor原子的定义为(£)=()ej,(4),,5—其中:g(t):2e〜(5)是Gauss窗函数.将其离散化并代入式(3),可得到时间一频率一尺度三维空间的Gabor原了变换np=I,(£)g,(£)
