基于微多普勒特征的地面目标分类

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1、第32卷第12期电子与信息学报Vol.32No.122010年12月JournalofElectronics&InformationTechnologyDec.2010基于微多普勒特征的地面目标分类李彦兵杜兰刘宏伟丁苏颖关永胜(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071)摘要：轮式履带式车辆目标分类是低分辨雷达地面目标识别研究领域的一个难点。该文基于微多普勒效应原理建立了轮式履带式车辆的雷达回波模型，针对轮式履带式车辆微多普勒调制的不同，提出了一种基于CLEAN算法的特征提取方法，提取了一种描述目标多普勒谱能量分布的能

2、量比特征。基于实测数据使用相关向量机(RVM)和支持向量机(SVM)的识别结果表明该特征具有较好的识别性能，同时对目标速度具有稳健性。关键词：雷达目标识别；微多普勒；CLEAN算法；相关向量机；支持向量机中图分类号：TN959.1+7文献标识码：A文章编号：1009-5896(2010)12-2848-06DOI:10.3724/SP.J.1146.2010.00128GroundTargetsClassificationBasedonMicro-DopplerEffectLiYan-bingDuLanLiuHong-weiDingS

3、u-yingGuanYong-sheng(NationalLabofRadarSignalProcessing,XidianUniversity,Xi’an710071,China)Abstract:Classificationoftrackvehicleandwheelvehiclebyusinglow-resolutionradarechoisachallengingprobleminradargroundtargetautomaticclassificationcommunity.Thispaperestablishesanec

4、hosignalmodelfortrackvehicleandwheelvehiclebasedonmicro-dopplereffect.Accordingtotheechosignalmodel,anewfeatureextractionmethodisproposedbyusingtheCLEANalgorithm.Thefeaturerevealstheenergydistributionofthetargetdopplerspectrum.ThemeasureddataresultsbasedonRelevanceVecto

5、rMachine(RVM)andSupportVectorMachine(SVM)showtheproposedfeaturecannotonlyachievegoodclassificationperformance,butalsoberobusttothetargetvelocity.Keywords:Radarautomatictargetrecognition;Micro-Dopplereffect;CLEANalgorithm;RelevanceVectorMachine(RVM);SupportVectorMachine(

6、SVM)1引言的分析，使得从目标多普勒谱中提取有利于分类和识别的特征有了新的途径。文献[3]使用连续波雷达轮式履带式车辆基于其各自特点，在战场通常数据中的微动信息对人与车辆目标分类进行了研承担不同任务，决定了其威胁程度不同。因此，对究，文献[4]利用具有空域时变特性的点散射模型分轮式履带式车辆进行分类识别对现代战争具有重要析了旋转部件的微多普勒效应，文献[5]对弹头目标意义。对于低分辨雷达，目标的距离像仅占一个或的微动特性进行了研究，文献[6]对人的不同步态进几个距离单元，且由于杂波影响，从中难以得到识行了微动特征提取并用支持向量机进

7、行识别。这些别信息。在多普勒谱中，不但实现了动目标和杂波研究结果表明，利用微动特征对目标进行分类和识分离，而且包含目标自身运动信息，可供实现目标别是可行和有效的。的分类和识别。在车辆目标识别领域，文献[7]利用PCA和物体运动时，除了自身平动，某些部件还会有LDA技术对车辆目标进行了识别。文献[8]在分析了相对物体的运动。这种现象普遍存在于自然界，如轮式履带式车辆多普勒谱的基础上提出一种基于门人行走时四肢的摆动，直升机飞行时螺旋桨的转动限的分类方法，由于车辆目标多普勒谱受速度影响，等。文献[1,2]分析了这种运动，将其命名为微运动，展

8、宽程度各不相同，因此在门限及参数设置方面需并将其产生的雷达回波中的多普勒调制现象命名为要经验信息。本文基于微多普勒效应，建立轮式履微多普勒效应。文献[1,2]对不同形式微多普勒效应带式车辆微运动模型，推导车轮和履带的微运