[发明专利]一种面向低分辨率雷达的舰船分类识别方法

权利要求书

1.一种面向低分辨率雷达的舰船分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、基于雷达回波数据和船舶自动识别系统报文构造数据集；

步骤2、对八维特征向量进行提取；其中，八维特征包括轮廓像面积、目标横向长度、雷达散射截面积、回波幅度峰值、目标速度、图像能量、图像不变矩1和图像不变矩2；八维特征向量提取是从目标形状、雷达散射截面积、回波幅度、目标速度属性和二维灰度图像属性五个角度反映舰船目标特性，提高分类识别准确率；

步骤3、分类器参数寻优与训练方法；

步骤4、对雷达目标进行分类识别。

2.根据权利要求1所述的一种面向低分辨率雷达的舰船分类识别方法，其特征在于，所述步骤3中对分类器训练与参数寻优方法包括以下步骤：

步骤3.1、对特征向量归一化，得到用于训练的特征向量集；

步骤3.2、基于该特征向量集，使用惯性权重和学习因子线性递减的PSO算法对分类器的径向基核函数参数γ和惩罚因子C进行寻优；

步骤3.3、基于该特征向量集，训练分类器；

步骤3.4、保存归一化参数和训练好的模型。

3.根据权利要求2所述的一种面向低分辨率雷达的舰船分类识别方法，其特征在于，所述步骤4中对雷达目标进行分类识别包括以下步骤：

步骤4.1、利用步骤3保存的归一化参数对该特征向量归一化；

步骤4.2、利用步骤3训练好的模型进行分类识别；

步骤4.3、输出分类结果和置信度。