基于谱图特征的雷达目标高分辨距离像识别方法

摘要

本发明提出了一种基于谱图特征的雷达目标高分辨距离像识别方法，主要解决现有雷达飞机目标识别技术中识别性能差、内存需求和计算量大的问题。其实现过程是：对雷达训练目标距离回波数据做预处理；对预处理后的雷达训练目标距离回波数据和雷达测试目标距离提取其谱图特征；对雷达训练目标回波数据每一帧的谱图特征沿谱图特征的时间维训练多任务隐马尔可夫模型，确定模型参数，并利用前向算法计算雷达测试目标回波数据的后验概率值；将最大后验概率值对应雷达训练目标回波数据的类别属性作为雷达测试目标回波数据的类别属性。本发明具有识别性能高，内存需求量和计算负担小的优点，可用于对飞机目标的识别。

主权项

1.一种基于谱图特征的雷达目标高分辨距离像识别方法，包括如下步骤：(1)对雷达训练目标距离回波数据进行角域分帧、帧内对齐和能量归一化的预处理，对雷达测试目标距离回波数据进行能量归一化的预处理；(2)对预处理后的雷达训练目标距离回波数据和雷达测试目标距离回波数据通过matlab软件中的spectrogram函数提取它们的谱图特征；(3)对雷达训练目标回波数据每一帧的谱图特征沿谱图特征的时间维训练多任务隐马尔可夫模型，进而确定雷达训练目标回波数据每一帧的多任务隐马尔可夫模型的参数；(4)根据确定的雷达训练目标回波数据每一帧的多任务隐马尔可夫模型的参数，利用前向算法计算雷达测试目标回波数据与雷达训练目标回波数据每一帧相对应的多任务隐马尔可夫模型的后验概率值：${\alpha }_t^{\left(m\right)}\left(k\right)=\underset{j=1}{\overset{J}{\Sigma }}{\alpha }_{t-1}^{\left(m\right)}\left(j\right)w_{\mathrm{jk}}^{\left(m\right)}p\left(y_t\right|k),P(y_1,y_{2}L{y}_T)=\underset{j=1}{\overset{J}{\Sigma }}{\alpha }_T^{\left(m\right)}\left(j\right)$其中，表示雷达训练目标距离回波数据的第m帧前向算法的第k个节点在时间t的概率值，表示雷达训练目标距离回波数据的第m帧前向算法的第k个节点在时间t-1的概率值，表示雷达训练目标距离回波数据的第m帧多任务隐马尔可夫模型的第j个隐状态参数到多任务隐马尔可夫模型的第k个隐状态参数的状态转移概率，p(y_t|k)表示多任务隐马尔可夫模型的第k个隐变量参数在t时刻的观测概率，P(y₁，y₂L y_T)表示雷达测试目标距离数据回波的后验概率，表示雷达训练目标距离回波数据的第m帧前向算法的第k个节点在时间T的概率值，J表示多任务隐马尔可夫模型的隐状态总数；(5)将最大后验概率值对应雷达训练目标回波数据那一帧的类别属性作为雷达测试目标回波数据的类别属性。