基于S变换的时频特征提取与目标识别

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1、第30卷第2期航空学报Vol130No122009年2月ACTAAERONAUTICAETASTRONAUTICASINICAFeb.2009文章编号:100026893(2009)0220305206基于S变换的时频特征提取与目标识别王殿伟,李言俊,张科(西北工业大学航天学院,陕西西安710072)Time2frequencySignatureExtractionandRecognitionofTargetBasedonS2transformWangDianwei,LiYanjun,ZhangKe(Schoo

2、lofAstronautics,NorthwesternPolytechnicialUniversity,Xi’an710072,China)摘要:目标的时间2频率联合分布能够很好地反映目标物理结构特征,可以作为雷达目标识别的一个有效手段。针对现有时频分析方法存在的识别率低和抗噪性能差等问题,提出一种基于S变换的空间目标回波信号电磁特征提取与识别方法。首先对目标的雷达回波进行时频分析,得出在较大方位角变化范围内和不同信噪比情况下,目标S变换的时频分布具有相对不变性的结论;然后基于这种稳定的时频分布特征,采用最小

3、贴近度的方法进行分类识别。针对不同目标模型的仿真结果表明,该方法的识别率高于其他时频分析方法并且具有很好的鲁棒性。关键词:信息处理;特征提取;S变换;目标识别;时频分析中图分类号:TN911.72文献标识码:AAbstract:Thetime2frequencyjointdistributionofatargetreflectswellitsphysicalstructuralpropertysoitcanbeusedasaneffectivemeansofradartargetrecognition.Aimi

4、ngattheproblemsoflowidentificationrateandpoorantinoiseperformanceinexistingtime2frequencyanalysismethods,amethodofradartargetelectromag2neticfeaturesextractionandrecognitionbasedonS2transformisproposed.Thetime2frequencydistributionofatargetisfirstanalyzedbyt

5、heS2transformandthestabilityoftime2frequencydistributionwithinalargeanglerangeandsignal2noiseratioisderived.Basedonthesestablesignatures,arecognitionalgorithmisproposed.Finally,theidentificationofdifferenttargetmodelsareperformedandtheresultsdemonstratethatt

6、hemethodprovidedinthisarticlehashigherrecognitionperformanceandbetterrobustnessthanothertime2frequencyanalysismethods.Keywords:informationprocessing;featureextraction;S2transform;targetrecognition;time2frequencyanalysis目标的后向高频电磁散射在光学区,由于目固定分辨率的不足;S变换中含有相位因子,

7、这是标径向距离占据多个雷达距离分辨单元,使得高小波变换所不具备的特性。而且由于是一种线性分辨雷达回波在时域呈现连续起伏特性,即目标时频表示,因此不存在Cohen类分布的交叉项的的一维距离像,它反映了目标径向距离细节,是目干扰。近年来,基于S变换的非平稳信号分析的[122]标径向上多个散射中心后向散射的叠加。方法已经应用于地震信号处理、医学信号处理和[628]利用目标的时间2频率联合分布来刻画目标电力技术等领域,但是目前尚没有S变换在复的散射特性,能够提供更多的反映目标物理结构杂目标电磁特征提取与识别方面应用研究

8、的文[3]献。本文将特征的信息。常用的时频分析方法有短时傅里S变换引入到雷达信号的时频域分析[4]领域,致力于利用S变换提取目标的雷达回波信叶变换、Wigner2Ville分布和小波变换等。R.[5]号时频分布特征并进行目标识别的研究。G.Stockwell等提出的S变换是近年来人们研究非平稳信号的时频分布的一个重要工具。由文1S变换方法原理献[5]可知,S变换吸收并发展了短时傅里叶变

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