多视目标识别方法、装置、控制设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种多视目标识别方法，方法包括：获取极化雷达采集的目标的多组回波数据；对每组回波数据进行特征提取，得到每组回波数据的特征数据；使用已训练后的识别模型对每组回波数据的特征数据进行处理，得到目标的识别结果。采集了全方位的雷达回波数据，提取了数据中更能反应目标本质属性的特征，去除了回波数据中的冗余信息，提高了目标识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
多视目标识别方法、装置、控制设备及存储介质
本申请涉及雷达目标识别
，尤其涉及一种多视目标识别方法、装置、控制设备及存储介质。
技术介绍
多极化雷达通过发射不同极化方式的电磁波，得到包含不同极化信息的目标散射回波，这些回波是电磁波与地物目标相互作用的结果，通过对回波进行处理，可以同时获得地物目标的结构、材质和三维分布等信息。现有技术在对回波进行识别处理时，直接对采集得到回波进行识别处理，或者对回波的一维或二维成像的结果进行分类识别。然而，多极化雷达采集到的回波中具有较多无关信息，直接对回波信息进行分类识别会引入过多冗余信息，导致所得到的识别结果准确度不高。
技术实现思路
本申请提供一种多视目标识别方法、装置、控制设备及存储介质，用以解决雷达采集的回波信号中具有很多冗余信息导致所得到的识别结果准确度不高的问题。第一方面，本专利技术提供一种目标识别方法，方法包括：获取极化雷达采集的目标的多组回波数据；对每组回波数据进行特征提取，得到每组回波数据的特征数据；使用已训练后的识别模型对每组回波数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多视目标识别方法，其特征在于，包括：/n获取极化雷达采集的目标的多组回波数据；/n对每组回波数据进行特征提取，得到所述每组回波数据的特征数据；/n使用已训练后的识别模型对所述每组回波数据的特征数据进行处理，得到所述目标的识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种多视目标识别方法，其特征在于，包括：
获取极化雷达采集的目标的多组回波数据；
对每组回波数据进行特征提取，得到所述每组回波数据的特征数据；
使用已训练后的识别模型对所述每组回波数据的特征数据进行处理，得到所述目标的识别结果。


2.根据权利要求1所述的多视目标识别方法，其特征在于，其中，每组回波数据是所述极化雷达在向多个方位角发射信号后遇到所述目标而返回的数据，所述多个方位角位于目标方位角邻域内。


3.根据权利要求2所述的多视目标识别方法，其特征在于，任意两个相邻方位角的角度间隔相等。


4.根据权利要求2所述的多视目标识别方法，其特征在于，对每组回波数据进行特征提取，得到所述回波数据的特征数据，具体包括：
对每组回波数据进行成像处理，得到多视距离像；
确定所述多视距离像的至少一个强散射中心；
提取所述多视距离像的至少一个强散射中心的特征数据，作为所述回波数据的特征数据。


5.根据权利要求4所述的多视目标识别方法，其特征在于，提取所述多视距离像的强散射中心的特征数据，作为所述回波数据的特征数据，具体包括：
提取每个强散射中心的散射强度、奇次散射分量占比以及偶次散射分量占比；
将所述散射强度、所述奇次散射分量占比以及所述偶次散射分量占比作为所述回波数据的特征数据。


6.根据权利要求1至5任意一项所述的多视目标识别方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘凯，马梦媛，罗喜伶，张涛，曹先彬，谢晋东，蒋淑园，许乙付，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，北京航空航天大学杭州创新研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11