一种飞机类目标微多普勒纹理特征提取方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106483513A(43)申请公布日2017.03.08(21)申请号201610834997.X(22)申请日2016.09.20(71)申请人西安电子工程研究所地址710100陕西省西安市长安区凤栖东路(72)发明人罗丁利杨磊陈尹翔王勇王亚军徐丹蕾(74)专利代理机构西北工业大学专利中心61204代理人刘新琼(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称一种飞机类目标微多普勒纹理特征提取方法(57)摘要本发明涉及一种基于微多普勒纹理特征的飞机类目标特征提取方法，能够实现对三类典型飞机目标的有效分类识别。本算法首先通过杂波抑制与机身分量抑制及频谱搬移，获得微多普勒谱，然后提取LBP值及其归一化直方图，用于表征微多普勒谱的纹理特性。通过提取对姿态不敏感的纹理特性，具有更好的泛化能力，运算量适中，便于工程应用。CN106483513ACN106483513A权利要求书1/2页1.一种飞机类目标微多普勒纹理特征提取方法，其特征在于步骤如下：步骤1：预处理1a)：目标原始时域回波序列x(k)进行FFT及FFTSHIFT，获得目标的原始频谱X(k)，记录机身频谱的位置k0；1b)：采用CLEAN算法对X(k)进行地物杂波与机身分量抑制，获得新的目标时域回波序列xclean(k)；然后对xclean(k)进行K点汉明窗FFT及FFTSHIFT、求模，获得目标的纯净微多普勒谱Xclean(k)；其中，K为序列长度；1c)：将目标微多普勒谱Xclean(k)进行搬移，搬移的大小为方向为的符号，为负时左移，正时右移，最后将机身分量搬移到零号滤波器，获得新序列Xclean_shift(k)，其中k＝1,2,...,K；1d)：比较多普勒支撑区最大范围与脉冲重复频率fr的大小：当fd_max大于等于fr时，微多普勒谱混叠，这时对Xclean_shift(k)序列不需要截取，将序列直接赋值给微多普勒序列Xmicro_doppler(k)进行后续处理，此序列的长度为Knew＝K，其中k＝1,2,...,Knew；当fd_max小于fr时，需要对Xclean_shift(k)序列进行截取，起始位置为截取长度为形成新的序列Xmicro_doppler(k)，此序列长度为Knew，其中k＝1,2,...,Knew；步骤2：微多普勒谱LBP处理2a)：确定LBP窗口宽度N，取被检测多普勒单元左右两侧各个多普勒单元作为参考单元，同时令i＝1；2b)：选取Xmicro_doppler(k)数组中第个单元作为当前被测多普勒单元，分别将每一个参考单元的值与该检测单元的值进行比较：若参考单元的值大于检测单元的值，则将该参考单元的值标记为1，否则标记为0；N个参考单元的值经比较后产生一个N位的二进制数，将其转化为十进制，即得到该被测多普勒单元的LBP值，将该值存在yLBP(i)数组中；2c)：判断i是否等于Knew-N，如果否，将i＝i+1，转入2b)，是则转入2d)；N2d)：形成新的数组yLBP(i)，数组长度为Knew-N，LBP值的取值范围为0～2-1；步骤3：归一化直方图提取3a)LBP值次数统计统计数组yLBP(i)中各值出现的次数，存入数组count(j)中，count(j)表征j出现的次数，j＝0,1,2,...,2N-1；3b)归一化对count(j)进行归一化，获得表征纹理特征的归一化直方图hist(j)。2CN106483513A权利要求书2/2页2.根据权利要求1所述的一种飞机类目标微多普勒纹理特征提取方法，其特征在于N为6或者8。3CN106483513A说明书1/5页一种飞机类目标微多普勒纹理特征提取方法技术领域[0001]本发明属于信号处理领域，具体为一种飞机类目标微多普勒纹理特征提取方法，该方法通过一系列预处理后提取目标微多普勒的LBP(LocalBinaryPattern，局部二进制模式)直方图纹理特征，能够对常见的三种典型的飞机类目标：直升机、螺旋桨和喷气式实现有效分类识别，适合于窄带体制雷达。背景技术[0002]随着雷达技术的发展，雷达的基本功能已经从最初的目标检测与位置参数估计发展到雷达目标分类识别阶段，其中窄带雷达目标分类识别是现代雷达目标分类识别的一个重要分支，而典型的三类飞机目标分类识别在军用和民用方面都有着迫切的需求。对于典型的三类飞机目标分类识别任务来讲，主要思路是通过提取发动机调制(JEM)特征判断目标的属性。三类飞机均存在旋转部件：喷气式飞机的发动机引擎、直升机的主旋翼与尾翼以及螺旋桨的桨叶，雷达回波会被这些旋转部件所调制，被调制的回波频谱由三部分构成：机身分量、翼毂分量以及旋翼分