基于局部均值分解的目标识别特征提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于局部均值分解的目标识别特征提取方法，主要解决现有目标识别技术中识别性能差的问题。其技术方案是：1.对雷达时域回波信号进行局部均值分解；2.利用分解结果定义第一单分量信号频谱和剩余单分量信号频谱；3.从各分量信号及其频谱中提取第一单分量信号熵值、第一单分量信号频谱熵值、第一单分量信号频谱与剩余单分量信号频谱的能量比、第一单分量信号频谱与剩余单分量信号频谱的峰值比，这四种识别特征。本发明专利技术具有提高识别性能的优点，可用于对雷达目标的识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达
，涉及目标识别特征提取方法，可用于对飞机、车辆等目标进行识别。
技术介绍
运动目标的主体会对雷达回波产生幅度、相位和频率等方面的调制。人们将这种调制现象称为多普勒调制。通常，运动目标上还往往存在一些相对于主体运动的微动部件，如飞机旋翼、涡扇发动机叶片、车轮等，这些微动部件也会对雷达回波产生多普勒调制。为了与目标主体的多普勒调制进行区分，人们将微动部件的多普勒调制称为微多普勒调制。不同目标微动部件的运动形式不同，因此在雷达回波中产生的微多普勒调制也存在差异，利用微多普勒调制差异对目标进行识别成为了目标识别领域的热点。目标的雷达回波频谱中包含了丰富的微多普勒调制分量，当前主流的目标识别方法是直接从目标的雷达回波中计算波形熵等能描述目标微多普勒调制特性的数值作为识别特征。例如西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室提出的在飞机类目标及空间锥体类目标的识别中，提取频域波形熵、频域二阶中心距等目标识别特征。实际中，目标的雷达回波信号中也包含了目标本体的多普勒调制分量。该分量会对提取的识别特征产生较大扰动，降低不同目标识别特征的可分性。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于局部均值分解的目标识别特征提取方法，以降低目标本体产生的多普勒调制对特征提取的影响，提高识别性能。为实现上述专利技术目的，本专利技术的技术方案包括如下：1)对目标的时域回波信号S＝{s1,s2,...,sk,...,sN本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于局部均值分解的目标识别特征提取方法，包括如下步骤：1)对目标的时域回波信号S＝{s1,s2,...,sk,...,sN}进行局部均值分解，得到余量信号的和信号u以及L个单分量信号fα，其中sk为时域回波信号S第k点的值，k＝1,2,...,N，N为脉冲数，α＝1,2,...,L，L为单分量信号的个数；2)定义第一单分量信号频谱：F1＝|fft[f1]|以及剩余单分量信号频谱：其中f1为第一单分量信号，fft[·]代表快速傅立叶变换，|·|代表取模运算；3)根据L个单分量信号fα，以及定义的第一单分量信号频谱F1、剩余单分量信号频谱Fr，提取如下四种目标识别特征：第一单分量信号熵值：t1＝entropy[f1]，式中entropy[·]代表取熵值运算；第一单分量信号频谱熵值：t2＝entropy[F1]；第一单分量信号频谱与剩余单分量信号频谱的能量比：t3＝energy[Fr]/energy[F1]，式中energy[·]代表取能量运算；第一单分量信号频谱与剩余单分量信号频谱的峰值比：t4＝max[Fr]/max[F1]，式中max[·]代表取最大值运算。

【技术特征摘要】
1.一种基于局部均值分解的目标识别特征提取方法，包括如下步骤：

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宏伟，王鹏辉，费大勇，杜兰，纠博，陈渤，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61