一种多旋翼无人机的微多普勒谱相关矩阵特征提取方法技术

本发明专利技术属于多旋翼无人机分类技术领域，具体涉及一种多旋翼无人机的微多普勒谱相关矩阵特征提取方法。本发明专利技术首先通过对多旋翼无人机旋翼的回波数据进行短时傅里叶变换(STFT)，获得微多普勒谱数据，然后利用微多普勒谱数据提取相关矩阵特征，实现对多旋翼无人机的识别。由于提取的相关矩阵特征一方面只包含旋转叶片上强散射点的微多普勒信息，同时降低了噪声强度，因此，与从时频谱数据中提取的物理参数特征比较，对噪声具有更好的鲁棒性，即使在较低信噪比的情况下，也可以获得更高的识别率。

A feature extraction method of micro Doppler spectral correlation matrix for multi rotor UAV

【技术实现步骤摘要】
一种多旋翼无人机的微多普勒谱相关矩阵特征提取方法
本专利技术属于多旋翼无人机分类
，具体涉及一种多旋翼无人机的微多普勒谱相关矩阵特征提取方法。
技术介绍
无人机是一种特殊类型的空中目标，随着军事时代的进步，需要迅速分类出它们是哪一种机型，是侦察机、诱饵、电子对抗、通信中继、靶机还是无人战斗机，对战略调整有着重要意义。由于无人机是无人驾驶的其物理尺寸比较小，目前通过高分辨率雷达一维距离像(HRRP)对它们进行分类得到的分类率不高，因为需要亚厘米级的分辨率来捕捉小于100cm的目标空间结构，而且当目标视线角有较小变化时，一维距离像会产生大的变化，不利于对无人机的可靠识别。由于多旋翼无人机的旋转部件具有不同的转动速度和不同的部件结构(如桨叶的长度、数目等有差异)，将形成具有明显差异的微多普勒谱，因此通过提取微多普勒特征可实现对多旋翼无人机的分类识别。目前对无人机的分类方法主要包括两类：第一类方法主要将无人机的微多普勒谱作为一幅二维图像，采用图像识别方法完成无人机的识别，但是这类方法在较低信噪比的情况下，其正确识别率明显下降；第二本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多旋翼无人机的微多普勒谱相关矩阵特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取多旋翼无人机的多普勒信号后，通过下式计算不同时刻t的多普勒频谱：/n

【技术特征摘要】
1.一种多旋翼无人机的微多普勒谱相关矩阵特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取多旋翼无人机的多普勒信号后，通过下式计算不同时刻t的多普勒频谱：



其中，S(f,t)为时刻t的多普勒频谱，w(m)是长度为M的平滑窗口，N为信号的长度，f为频率指数，D是连续傅里叶长度的重叠，谱图的维数S∈RM×Q,
将不同时刻的S(f,t)组成矩阵X∈RM×Q：
X＝[S(f,t1)S(f,t2)…，S(f,ti)…，S(f,tQ)]
S2、将X进行中心化得到






其中，μi和σi分别为向量S(f,ti)...

【专利技术属性】
技术研发人员：周代英，李粮余，张同梦雪，胡晓龙，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51