[发明专利]一种用于物体内部检测的微波信号分类方法及系统有效
申请号: | 201911007332.1 | 申请日: | 2019-10-22 |
公开(公告)号: | CN110751103B | 公开(公告)日: | 2023-06-02 |
发明(设计)人: | 冷英;李明强;张德;韩阔业;陈彦民 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司信息科学研究院 |
主分类号: | G06F18/24 | 分类号: | G06F18/24;G06F18/214;G06F18/2411 |
代理公司: | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人: | 刘广达 |
地址: | 100086 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 物体 内部 检测 微波 信号 分类 方法 系统 | ||
1.一种用于物体内部检测的微波信号分类方法,其特征在于,包括:
获取回波信号的测量数据;所述回波信号为向被检测物体发射微波信号之后采集得到的回波信号;
从标准数据库和异常数据库中分别抽取部分数据构成一个集合,然后将该集合随机分为训练样本集和测试集;
构建用于训练的支持向量机;
用所述训练样本集训练构建好的支持向量机;
用所述测试集测试训练好的支持向量机的分类准确率,判断分类准确率是否达到预设精度阈值;若达到,则进行下一步;否则转向上一步;
用训练好的支持向量机对所述测量数据进行分类,得到分类结果;
所述获取所述回波信号的测量数据包括:将所述回波信号表示为不同频点的复数值所构成的数据空间;
所述不同频点的复数值表示为(xi,yi),其中xi表示第i个频点的频率值,yi表示第i个频点的散射参数复数值,i=1,2,……m,m为正整数;
所述构建用于训练的支持向量机包括:
将传统支持向量机的1-范数修改为2-范数,在目标函数中加入b2,得到用于训练的支持向量机为
s.t.yi[wTxi+b]≥1,i=1,2,……m;
超平面满足:
其中w为法向量,决定所述超平面的方向;b为位移量,决定所述超平面与原点的距离;所述支持向量机的支持向量,是使得wTxi+b=+1或wTxi+b=-1成立的向量。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述向被检测物体发射微波信号包括:通过微波信号产生装置产生微波信号,然后通过发射天线阵列将所述微波信号向被检测物体发射。
3.一种用于物体内部检测的微波信号分类系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取回波信号的测量数据;所述回波信号为向被检测物体发射微波信号之后采集得到的回波信号;
分配模块,用于从标准数据库和异常数据库中分别抽取部分数据构成一个集合,然后将该集合随机分为训练样本集和测试集;
构建模块,用于构建用于训练的支持向量机;
训练模块,用于用所述训练样本集训练构建好的支持向量机;
测试模块,用于用所述测试集测试训练好的支持向量机的分类准确率,判断分类准确率是否达到预设精度阈值;若达到,则进行下一步;否则转向上一步;
分类模块,用于用训练好的支持向量机对所述测量数据进行分类,得到分类结果;
所述获取所述回波信号的测量数据包括:将所述回波信号表示为不同频点的复数值所构成的数据空间;
所述不同频点的复数值表示为(xi,yi),其中xi表示第i个频点的频率值,yi表示第i个频点的散射参数复数值,i=1,2,……m,m为正整数;
所述构建用于训练的支持向量机包括:
将传统支持向量机的1-范数修改为2-范数,在目标函数中加入b2,得到用于训练的支持向量机为
s.t.yi[wTxi+b]≥1,i=1,2,……m;
超平面满足:
其中w为法向量,决定所述超平面的方向;b为位移量,决定所述超平面与原点的距离;所述支持向量机的支持向量,是使得wTxi+b=+1或wTxi+b=-1成立的向量。
4.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序,以实现如权利要求1-2中任一项所述的方法。
5.一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行,以实现如权利要求1-2中任一项所述的方法。
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