[发明专利]无人机动态特征识别方法、介质、设备及装置有效
申请号: | 201911203163.9 | 申请日: | 2019-11-29 |
公开(公告)号: | CN111007871B | 公开(公告)日: | 2022-04-29 |
发明(设计)人: | 赵彩丹;罗格格;陈彩云;施芝元 | 申请(专利权)人: | 厦门大学 |
主分类号: | G05D1/10 | 分类号: | G05D1/10 |
代理公司: | 厦门创象知识产权代理有限公司 35232 | 代理人: | 崔建锋;陈文戎 |
地址: | 361000 *** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 无人机 动态 特征 识别 方法 介质 设备 装置 | ||
1.一种无人机动态特征识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取无人机处于不同飞行状态下的第一微多普勒信号;
提取所述第一微多普勒信号的动态特征;
根据特征属性增强算法对所述第一微多普勒信号和所述动态特征进行扩充,以得到扩充后的无人机信号特征域;
根据扩充后的无人机信号特征域进行无人机检测识别模型的训练,以得到无人机检测识别模型;
获取待检测无人机的第二微多普勒信号,并通过所述无人机检测识别模型对所述第二微多普勒信号进行检测,以获取所述待检测无人机的动态特征;
其中,所述动态特征包括纹理特征和时频特征,提取所述第一微多普勒信号的动态特征,包括:
根据主成分分析法对所述第一微多普勒信号进行降维处理,并对降维后的第一微多普勒信号进行离散小波变换,以提取所述第一微多普勒信号对应的时频特征;
获取所述第一微多普勒信号对应的时频图像,并提取所述时频图像的纹理特征,以及根据灰度共生矩阵对所述纹理特征进行分类,以生成多个类别的纹理特征;
其中,根据特征属性增强算法对所述第一微多普勒信号和所述动态特征进行扩充,包括:
将所述第一微多普勒信号和所述动态特征输入到特征生成模型中,并通过SMOTE算法对所述第一微多普勒信号和所述动态特征进行近邻间插值,以得到新的人工样本特征。
2.如权利要求1所述的无人机动态特征识别方法,其特征在于,所述多个类别的纹理特征包括角二阶矩、熵、对比度和反差分矩阵。
3.如权利要求1所述的无人机动态特征识别方法,其特征在于,所述第一微多普勒信号对应的无人机包括多个类型,其中,在将所述第一微多普勒信号和所述动态特征输入到特征生成模型中之前,还包括:
判断每个类别无人机所对应的第一微多普勒信号和动态特征的数量是否大于预设的数量阈值,以便在该类别无人机所对应的第一微多普勒信号和动态特征的数量小于预设的数量阈值时,将其他类别无人机所对应的第一微多普勒信号和动态特征一并输入到特征生成模型中。
4.如权利要求3所述的无人机动态特征识别方法,其特征在于,还包括:
获取新的人工样本特征对应的第一特征向量、该新的人工样本特征多个近邻同类别第一微多普勒信号或动态特征对应的第二特征向量、该新的人工样本特征多个近邻不同类别第一微多普勒信号或动态特征对应的第三特征向量;
计算所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的第一欧式距离,并计算所述第一特征向量与所述第三特征向量之间的第二欧式距离,以及判断所述第一欧式距离是否大于所述第二欧式距离;
如果是,则人为该新的人工样本特征为有效人工样本特征。
5.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有无人机动态特征识别程序,该无人机动态特征识别程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的无人机动态特征识别方法。
6.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时,实现如权利要求1-4中任一项所述的无人机动态特征识别方法。
7.一种无人机动态特征识别装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,所述第一获取模块用于获取无人机处于不同飞行状态下的第一微多普勒信号;
提取模块,所述提取模块用于提取所述第一微多普勒信号的动态特征;
特征扩充模块,所述特征扩充模块用于根据特征属性增强算法对所述第一微多普勒信号和所述动态特征进行扩充,以得到扩充后的无人机信号特征域;
训练模块,所述训练模块用于根据扩充后的无人机信号特征域进行无人机检测识别模型的训练,以得到无人机检测识别模型;
第二获取模块,所述第二获取模块用于获取待检测无人机的第二微多普勒信号;
检测识别模块,所述检测识别模块用于通过所述无人机检测识别模型对所述第二微多普勒信号进行检测,以获取所述待检测无人机的动态特征;
其中,所述动态特征包括纹理特征和时频特征,提取所述第一微多普勒信号的动态特征,包括:
根据主成分分析法对所述第一微多普勒信号进行降维处理,并对降维后的第一微多普勒信号进行离散小波变换,以提取所述第一微多普勒信号对应的时频特征;
获取所述第一微多普勒信号对应的时频图像,并提取所述时频图像的纹理特征,以及根据灰度共生矩阵对所述纹理特征进行分类,以生成多个类别的纹理特征;
其中,根据特征属性增强算法对所述第一微多普勒信号和所述动态特征进行扩充,包括:
将所述第一微多普勒信号和所述动态特征输入到特征生成模型中,并通过SMOTE算法对所述第一微多普勒信号和所述动态特征进行近邻间插值,以得到新的人工样本特征。
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