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基于信号特征谱的地面运动目标分类

李彦兵, 杜兰, 刘宏伟, 徐丹蕾, 关永胜

李彦兵, 杜兰, 刘宏伟, 徐丹蕾, 关永胜. 基于信号特征谱的地面运动目标分类[J]. 电波科学学报, 2011, 26(4): 641-648.
引用本文: 李彦兵, 杜兰, 刘宏伟, 徐丹蕾, 关永胜. 基于信号特征谱的地面运动目标分类[J]. 电波科学学报, 2011, 26(4): 641-648.
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LI Yan-bing, DU Lan, LIU Hong-wei, XU Dan-lei, GUAN Yong-sheng. Moving ground targets classification based on eigenvalue sequence of echo signal[J]. CHINESE JOURNAL OF RADIO SCIENCE, 2011, 26(4): 641-648.
Citation: LI Yan-bing, DU Lan, LIU Hong-wei, XU Dan-lei, GUAN Yong-sheng. Moving ground targets classification based on eigenvalue sequence of echo signal[J]. CHINESE JOURNAL OF RADIO SCIENCE, 2011, 26(4): 641-648.
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基于信号特征谱的地面运动目标分类

  • 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室, 陕西 西安 710071

详细信息
    作者简介:

    李彦兵(1982-),男,陕西人,博士生,研究方向为雷达自动目标识别和雷达信号处理理论;杜兰(1980-),女,陕西人,副教授,博士生导师,博士,研究方向为统计信号处理、雷达信号处理、机器学习及其在雷达目标检测与识别方面的应用;刘宏伟(1971-),男,河南人,教授,博士生导师,雷达信号处理国家重点实验室主任,博士,研究方向为宽带雷达信号处理、MIMO雷达、雷达目标识别、自适应信号处理、认知雷达等。

    通信作者:

    李彦兵 E-mail:xidianlyb@163.com

  • 中图分类号: TN959.1+7

Moving ground targets classification based on eigenvalue sequence of echo signal

  • National Lab of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi'an Shaanxi 710071, China

摘要

    摘要
  • 摘要: 研究低分辨、短驻留时间下地面运动车辆目标分类问题。根据微多普勒效应，使用多散射中心模型描述轮式和履带式车辆的微动部件雷达回波。指出目标回波中的谐波数是区分轮式和履带式车辆的一个稳定特征，由此提出一种基于目标回波信号特征谱的特征提取方法。该方法能够描述目标回波中的谐波信息，同时对于平动速度变化所带来的影响具有稳健性。使用仿真数据的实验结果验证了该方法的有效性，使用实测数据的实验结果表明：该方法在分类性能上优于基于主分量分析的分类方法。
    Abstract: This paper studieds the moving ground targets classification under the circumstances of low resolution and low dwell time. It establishes the echo signal model of micro-motion part using multi-scattering centre model based on micro-Doppler effect, which demonstrated that the number of harmonics contained in the echo signal is a stable feature to distinguish tracked vehicle and wheeled vehicle. Thus a new feature extraction method based on the eigenvalue sequence of the echo signal is proposed, which depicts the harmonic information of the echo signal, and is robust to the change of bulk velocity. The experimental results based on simulated data show the effectiveness of the proposed method and those based on measured data via Support Vector Machine (SVM) show the proposed method outperforms the principle component analysis (PCA) based method in classification performance.
    • HTML全文
    • 参考文献(10)
  • 高红卫, 谢良贵, 文树梁, 等. 基于微多普勒特征的真假目标雷达识别研究[J]. 电波科学学报, 2008, 23(4):775-780. GAO Hongwei, XIE Lianggui, WEN Shuliang, et al. Research on radar target identification of warhead and decoys based on micro-Doppler signature[J]. Chinese Journal of Radio Science, 2008, 23(4):775-780. (in Chinese)
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-10-17
  • 网络出版日期:  2020-12-30
  • 发布日期:  2011-08-30

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