[发明专利]基于超分辨多普勒谱的地面运动目标稳健分类方法

摘要

本发明公开了一种基于超分辨多普勒谱的地面运动目标稳健分类方法，主要解决现有同类方法在抑制杂波的同时会影响信号结构，短驻留时间条件下分辨率不高，无法抑制噪声导致的分类性能较差的问题。其实现过程是：计算慢时间回波信号多普勒谱，利用其估计信号中的噪声能量；利用目标临近距离单元估计杂波自相关矩阵；构建傅立叶基字典矩阵，通过求解l1范数优化问题得到目标的超分辨多普勒谱；对目标的超分辨多普勒谱提取特征；对提取的特征使用分类器进行分类。本发明提高了目标多普勒谱的分辨率，能在自适应抑制杂波的同时保留信号结构以及抑制信号中的噪声，在提高分类性能的同时获得噪声稳健性，可用于对具有机动部件的运动车辆目标进行分类。

主权项

1.一种基于超分辨多普勒谱的地面运动目标稳健分类方法，包括如下步骤：1）对地面运动目标的慢时间回波信号s={s₁,s₂,...,s_N}进行傅立叶变换，得到慢时间回波信号s的多普勒谱f={f₁,f₂,...,f_M}，其中s_n为慢时间回波信号s第n点的值，n=1,2,...,N，N为脉冲积累数，f_m为慢时间回波信号的多普勒谱f第m点的值，m=1,2,...,M，M为傅立叶变换点数；2）在慢时间回波信号的多普勒谱f中搜索峰值位置p，利用峰值位置p确定地面运动目标在慢时间回波信号的多普勒谱f中所占的谱宽为：利用谱宽之外的频点估计噪声能量ε；3）从含有地面运动目标的距离单元的邻近距离单元中获取仅含杂波的回波信号，以得到杂波的自相关矩阵的估计值：其中代表第β次仅含杂波的时域回波信号，L为用于估计杂波的自相关矩阵的信号数，H代表共轭转置运算：4）利用杂波的自相关矩阵的估计值对慢时间回波信号s中的杂波成分进行抑制，得到抑制杂波后的信号5）构造傅立叶基字典：B={B₁,B₂,...,B_M}，其中代表傅立叶基字典的第m列，式中，exp(·)表示指数函数，j代表虚数单位，n=0,1,...,N-1，m=1,2,...,M；6）利用傅立叶基字典B对抑制杂波后的信号y进行重构，即在重构误差e=y-Ba的l₂范数小于噪声能量ε的条件下，求解得到具有最小l₁范数的超分辨多普勒谱a；7）对超分辨多普勒谱a提取以下四种特征：超分辨多普勒谱a的熵值：D=-Σm=1Mqmlnqm;]]>超分辨多普勒谱a的差分模值求和：G=Σm=1M-1|am+1-am|;]]>超分辨多普勒谱a的l₁范数：Z=a₁；超分辨多普勒谱a的l₂范数：V=||a||₂；式中a_m为超分辨多普勒谱a第m点的值，m=1,2,...,M，|·|代表取模运算，||·||₁和||·||₂分别代表l₁和l₂范数；8）将提取的四种特征作为分类器的输入，根据分类器的输出判定地面运动目标类别。